La pandemia de COVID-19, causada por el Coronavirus 2 del Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SARS-CoV-2), ha generado importantes desafíos de salud global, incluida la necesidad urgente de predecir con precisión la gravedad de los síntomas con el objetivo de optimizar el tratamiento. Si bien los modelos de aprendizaje automático (ML) y de aprendizaje profundo (DL) han mostrado promesas en la predicción de la gravedad de la COVID-19 utilizando datos clínicos e imágenes, hay una investigación limitada que utiliza conjuntos de datos de síntomas tabulares completos. Este estudio tiene como objetivo abordar esta brecha aprovechando un detallado conjunto de datos de síntomas para desarrollar modelos sólidos para categorizar la gravedad de los síntomas de la COVID-19, mejorando así la toma de decisiones clínicas.