El tomate como materia prima para el procesamiento es de importancia global y es fundamental en la investigación dietética y agronómica debido a su significado nutricional, económico y de salud. Este estudio exploró el potencial del aprendizaje automático (ML) para predecir la calidad del tomate, utilizando datos de 48 cultivares y 28 ubicaciones en Hungría durante 5 temporadas. Se centró en grados Brix, contenido de licopeno y color (relación a/b) utilizando modelos de aumento extremo de gradiente (XGBoost) y redes neuronales artificiales (ANN). Los resultados revelaron que XGBoost superó consistentemente a ANN, logrando alta precisión en la predicción de grados Brix (R^2 = 0.98, RMSE = 0.07) y contenido de licopeno (R^2 = 0.87, RMSE = 0.61), y destacando en la predicción de color (relación a/b) con un R^2 de 0.93 y un RMSE de 0.03. ANN se quedó atrás, especialmente en la predicción de color, mostrando un valor R^2 negativo de -0.35. El análisis del gráfico resumen de la explicación aditiva de Shapley (SHAP) indicó que ambos modelos son efectivos en la predicción de grados Brix y contenido de licopeno en tomates, destacando diferentes aspectos de los datos. El análisis SHAP destacó la eficiencia de los modelos (especialmente en las predicciones de grados Brix y licopeno) y subrayó la influencia significativa de la elección del cultivar y factores ambientales como el clima y el suelo. Estos hallazgos enfatizan la importancia de seleccionar y ajustar el modelo de ML apropiado para mejorar la agricultura de precisión, subrayando la superioridad de XGBoost en el manejo de datos agronómicos complejos para la evaluación de calidad.