Investigamos sistemáticamente los vínculos entre los rendimientos de precios y las puntuaciones de Medio Ambiente, Social y Gobernanza (ESG) en el mercado de acciones europeo. Utilizando aprendizaje automático interpretable, examinamos si las puntuaciones ESG pueden explicar la parte de los rendimientos de precios que no se explica por los factores clásicos de acciones, especialmente el del mercado. Proponemos un esquema de validación cruzada con validación aleatoria a nivel de empresa para mitigar la relativa falta inicial de cantidad y calidad de datos ESG, lo que nos permite utilizar la mayoría de los datos más recientes y mejores para entrenar y validar nuestros modelos. Los modelos de boosting por gradiente explican con éxito la parte de los rendimientos anuales de precios que no se explica por el factor del mercado. Comprobamos con características de referencia que los datos ESG explican significativamente mejor los rendimientos de precios que las características fundamentales básicas por sí solas. La puntuación ESG más relevante codifica controversias. Finalmente, encontramos los efectos opuestos de mejores puntuaciones ESG en los rendimientos de precios de empresas de pequeña y gran capitalización: mejores puntuaciones ESG están generalmente asociadas con mayores rendimientos de precios para estas últimas y viceversa para las primeras.