La presión de punto de rocío (DPP) surge como un factor crucial para pronosticar la dinámica del reservorio en relación con la relación de condensado a gas y abordar los obstáculos de producción/completación, además de calibrar modelos EOS para simulaciones integradas. Sin embargo, el DPP presenta desafíos en términos de predictibilidad. Reconociendo estas complejidades, introducimos un enfoque de vanguardia para la estimación del DPP utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático (ML). Nuestra metodología se compara con métodos basados en correlaciones empíricas publicados en dos conjuntos de datos de tamaño limitado y entradas diversas. Con un rendimiento superior sobre los estimadores basados en correlaciones, nuestro enfoque de ML demuestra adaptabilidad y resiliencia incluso con conjuntos de datos de entrenamiento restringidos, abarcando varias clasificaciones de fluidos. Adquirimos datos PVT de condensado de fuentes disponibles públicamente y GeoMark RFDBASE, que abarcan la presión de punto de rocío (la variable objetivo), así como datos de composición (porcentajes molares de cada componente), temperatura, peso molecular (MW) y gravedad específica (SG) de heptano más, que sirvieron como variables de entrada. Antes de iniciar el estudio, se realizaron evaluaciones exhaustivas de la calidad de las mediciones y los resultados utilizando métodos estadísticos aprovechando la experiencia en el dominio. Posteriormente, se emplearon técnicas avanzadas de ML para entrenar modelos predictivos con validación cruzada para mitigar el sobreajuste a los conjuntos de datos limitados. Nuestros modelos se compararon con los principales estimadores de DDP publicados utilizando métodos basados en correlaciones empíricas, con estimadores basados en correlaciones también entrenados en los conjuntos de datos subyacentes para una comparación equitativa. Para mejorar los resultados, se utilizaron propiedades pseudo-críticas y características proxy artificiales, aprovechando datos de entrada generalizados.