En los últimos años, ha habido cambios significativos en los patrones climáticos, principalmente causados por aumentos bruscos de temperatura, incrementos de dióxido de carbono y fluctuaciones en los niveles de precipitación, impactando negativamente la producción agrícola. Los sistemas agrícolas se caracterizan por ser vulnerables a la variación de factores biofísicos y socioeconómicos involucrados en el desarrollo de actividades agrícolas. Los modelos basados en agentes (ABMs) permiten el estudio, análisis y gestión de ecosistemas a través de su capacidad para representar redes y su naturaleza espacial. En esta investigación, se desarrolla un ABM para evaluar el comportamiento y determinar la vulnerabilidad en el sistema agrícola de la caña de azúcar; permitiendo la capitalización del conocimiento a través de características como la habilidad social y autonomía de los agentes modelados mediante lógica difusa y dinámica de sistemas. La metodología utilizada incluye redes de información para una evaluación dinámica del riesgo agrícola modelado por series temporales, dinámica de sistemas, parámetros inciertos y experiencia; que se desarrollan en tres etapas: indicadores de vulnerabilidad, vulnerabilidad del cultivo y vulnerabilidad total del sistema. Se destaca en el desarrollo de ABM un mayor impacto en la contingencia ambiental debido al aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero y al incremento exponencial de fenómenos meteorológicos extremos que amenazan el cultivo de la caña de azúcar, haciendo que el sector agrícola sea más vulnerable y reduciendo el rendimiento de la cosecha.