En el actual entorno económico, social y político, la sociedad exige una mayor variedad de resultados del sector logístico público, como eficiencia, eficacia en la gestión de recursos, mayor transparencia y rendimiento empresarial. Todos ellos son un contraparte indispensable para su reconocimiento y apoyo. En el caso de la planificación y gestión portuaria, se incluyen muchas variables. El uso de Redes Bayesianas permite clasificar, predecir y diagnosticar estas variables e incluso estimar la probabilidad posterior de variables desconocidas, basándose en las conocidas. La investigación incluye una base de datos con más de 40 variables, que han sido clasificadas como estudios de puertos inteligentes en España. Luego se generó una red utilizando un grafo dirigido no cíclico, que muestra las relaciones entre las variables portuarias. Como conclusión, las variables económicas son la causa del resto de categorías y representan un papel parental en la mayoría de los casos. Además, si se conocen las variables ambientales, se puede estimar la probabilidad posterior de las variables sociales.