A pesar del resurgimiento del interés en la realidad aumentada (AR) debido a la Industria 4.0 y su capacidad para resolver varios desafíos que enfrentan los modelos de negocio actuales, la investigación integral que examina las capacidades de la AR en la gestión de la cadena de suministro (SCM) y la logística sigue siendo limitada. Este artículo tiene como objetivo investigar los posibles efectos de la tecnología AR en el rendimiento organizacional a través del papel mediador de las funciones de la cadena de valor de SCM y logística para abordar la brecha de conocimiento existente. Esta investigación empleó un diseño transversal y una encuesta explicativa como un enfoque deductivo para el desarrollo de hipótesis. El método principal de recolección de datos involucró la auto-administración de un cuestionario a proveedores de muebles ubicados en el Consejo de Cooperación del Golfo (GCC), que incluye seis países. De los 656 cuestionarios enviados a los proveedores, 483 fueron considerados utilizables, lo que resultó en una tasa de respuesta del 73.6%. La investigación utilizó modelos de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) y técnicas de redes neuronales artificiales (ANN) para evaluar los datos recopilados. La evidencia estadística del presente documento demuestra que la implementación de AR tiene un impacto positivo en las actividades de la cadena de valor de suministro y logística y en el rendimiento organizacional de los proveedores de muebles en la región del GCC. Además, ilustra que la variable de diseño y planificación de la cadena de valor de suministro domina como el principal predictor del rendimiento organizacional. Los resultados indicaron que la estrategia ANN proporcionó una explicación más completa de los constructos generados internamente en comparación con la técnica PLS-SEM. Este estudio demuestra su utilidad al asesorar a los tomadores de decisiones de la industria del mueble sobre qué evitar y qué aspectos considerar al crear planes y regulaciones. El informe también sugiere que los gerentes de operaciones apliquen el aprendizaje automático (ANN) para la predicción y la toma de decisiones en las cadenas de valor de suministro y operaciones. Este ensayo examina cómo la AR y la visión de la cadena de valor basada en recursos pueden afectar el rendimiento de la empresa en diferentes países, tamaños de empresas y edades.