El fenotipo (P) de un cultivo está determinado por el genotipo (G), el ambiente (E) y la interacción genotipo-por-ambiente (G x E), expresado como P = G + E + G x E. Por lo tanto, estudiar las interacciones G x E es esencial para la investigación fenotípica. Los métodos tradicionales de fenotipos de cultivos y adaptabilidad basados en el análisis de la interacción G x E, basados en regiones ecológicas amplias, no tienen en cuenta los cambios ambientales de un año a otro y la difuminación de los límites de las regiones, lo que conduce a percepciones inexactas sobre la relación entre los genotipos y los factores ambientales. Para abordar estos problemas, este estudio dividió el área de investigación en pequeñas regiones ecológicas a través del agrupamiento de datos meteorológicos, proporcionando un marco más preciso para estudiar las interacciones G x E en el maíz. Para determinar el método óptimo para la delimitación de regiones ecológicas, se utilizaron la varianza del rendimiento (SYV), el Índice de Davies-Bouldin (DBI) y el Índice de Silueta (SI) para evaluar y comparar el rendimiento de las metodologías de K-Means, Autoencoder K-Means (Ae-KM) y Red Neuronal de Agrupamiento K-Means Profundo (DKMCNN). El DKMCNN superó a otras metodologías y fue seleccionado para la delimitación. Con base en este resultado de delimitación, se investigaron y aclararon las interacciones entre los genotipos y el ambiente en el maíz utilizando el análisis de asociación de todo el genoma (GWAS) y el análisis de varianza (ANOVA). En última instancia, a través del análisis de datos de ensayos de campo de maíz de 2020 a 2021, identificamos hasta 108 polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) en 2020 y 153 SNP en 2021 que ejercieron efectos significativos en el rendimiento del maíz y mostraron fuertes correlaciones con factores ambientales, incluidas la temperatura, la precipitación acumulada y la duración acumulada de la luz solar.