Este estudio examinó los cambios en los patrones de actividad de las vacas lecheras tropicales durante el período de transición para evaluar su potencial para predecir los días de parto. Este estudio utilizó el biosensor AfiTag-II para monitorear la actividad, el tiempo de descanso, el descanso por episodio y la relación de inquietud en 298 vacas Holstein Friesian preparto y 347 postparto en tres grupos de lactancia (1, 2 y >=3). Los datos se analizaron utilizando modelos lineales mixtos generalizados en SPSS, y se utilizaron cinco modelos de aprendizaje automático, incluidos el bosque aleatorio, el árbol de decisión, el aumento de gradiente, Naïve Bayes y redes neuronales, para predecir el día de parto, evaluando su rendimiento a través de curvas ROC y métricas AUC. Para todas las lactancias, los niveles de actividad alcanzan su punto máximo el día del parto, seguido de un regreso gradual a los niveles preparto dentro de dos semanas. Las vacas de primer parto mostraron la duración de descanso más corta, con un tiempo de descanso preparto de 568.8 +/- 5.4 (media +/- SE), que es significativamente menor que el de los animales de mayor lactancia. El bosque aleatorio y el aumento de gradiente mostraron un rendimiento efectivo, logrando AUCs del 85% y 83%, respectivamente. Estos resultados indican que los cambios temporales en el comportamiento de actividad tienen el potencial de ser un indicador útil para la predicción del día de parto, particularmente en climas tropicales donde las variaciones estacionales pueden oscurecer los indicadores preparto tradicionales.