Este estudio tuvo como objetivo predecir la precisión de los valores genómicos estimados de cría (GEBVs) para rasgos reproductivos en vacas Hanwoo utilizando los métodos GBLUP, BayesB, BayesLASSO y BayesR. Las estimaciones de precisión de los GEBVs para rasgos reproductivos se derivaron a través de una validación cruzada de cinco pliegues, analizando un conjunto de datos que comprende 11,348 animales y empleando un chip SNP Bovina 50K de Illumina. GBLUP mostró una precisión de 0.26 para AFC, mientras que BayesB, BayesLASSO y BayesR demostraron valores de 0.28, 0.29 y 0.29, respectivamente. Para CI, GBLUP alcanzó una precisión de 0.19, mientras que BayesB, BayesLASSO y BayesR obtuvieron 0.21, 0.24 y 0.25, respectivamente. La precisión para GL fue uniforme entre GBLUP, BayesB y BayesR en 0.31, mientras que BayesLASSO mostró una precisión ligeramente superior de 0.33. Para NAIPC, GBLUP mostró una precisión de 0.24, mientras que BayesB, BayesLASSO y BayesR registraron 0.22, 0.27 y 0.30, respectivamente. La variación en la precisión de la predicción genómica entre los métodos indicó que los enfoques bayesianos superaron ligeramente a GBLUP. Los hallazgos sugieren que los métodos bayesianos, en particular BayesLASSO y BayesR, ofrecen capacidades predictivas mejoradas para rasgos reproductivos. La investigación futura puede explorar enfoques genómicos más avanzados para mejorar la precisión predictiva y los avances genéticos en los programas de cría de ganado Hanwoo.