Los recientes avances en los fertilizantes de liberación controlada (CRF) han llevado a la nueva industria de la agricultura moderna, también conocida como agricultura de precisión. Los biopolímeros como agentes encapsulantes para la producción de fertilizantes de liberación controlada han ayudado a superar muchos problemas desafiantes como la lixiviación de nutrientes, la degradación del suelo, los desechos del suelo y el elevado costo de producción. El modelado mecanicista de los CRF recubiertos con biopolímeros lo hace desafiante debido al complicado fenómeno de la biodegradación. En este estudio, se desarrolla un modelo de aprendizaje automático utilizando la regresión de procesos gaussianos para predecir el tiempo de liberación de nutrientes de los CRF recubiertos con biopolímeros con los parámetros de entrada que consisten en el coeficiente de difusión, el coeficiente de varianza del grosor del recubrimiento, el grosor de la masa del recubrimiento, el coeficiente de varianza de la distribución del tamaño y la dureza superficial de los fertilizantes de liberación controlada recubiertos con biopolímeros. El modelo desarrollado ha demostrado una mayor capacidad de predicción medida con una igualdad de 1 y un Error Cuadrático Medio (RMSE) igual a 0.003. El modelo desarrollado puede ser utilizado para estudiar el perfil de liberación de nutrientes de diferentes fertilizantes de liberación controlada recubiertos con biopolímeros.