La creciente población global y las crecientes demandas agrícolas han hecho que los fertilizantes de nitrógeno sean esenciales para la agricultura moderna. Sin embargo, casi el 50% de los fertilizantes de nitrógeno aplicados se pierden en el medio ambiente, causando contaminación y emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Los fertilizantes a base de biochar (BBFs), que combinan biochar con fertilizantes químicos, mejoran la eficiencia de los nutrientes, aumentan los rendimientos de los cultivos y reducen las emisiones de NO. Sin embargo, los estudios de campo exhaustivos sobre los impactos de los BBFs siguen siendo limitados. Este estudio utiliza un conjunto de datos global de experimentos de campo de BBFs para construir modelos predictivos con tres algoritmos de aprendizaje automático para los rendimientos de los cultivos y las emisiones de NO, y para evaluar el potencial de los BBFs para aumentar los rendimientos y mitigar las emisiones en los principales cultivos de China. El modelo de red neuronal artificial (ANN) superó al bosque aleatorio (RF) y a la máquina de vectores de soporte (SVM) en la predicción de las emisiones de NO (R: 0.99; EF: 0.99), mientras que todos los modelos mostraron una alta precisión en los rendimientos de los cultivos (R, EF: 0.98-0.99). El análisis de la importancia de las variables reveló que el C/N de BBF y el N/Mineral N de BBF explicaban el 4.25% y el 3.95% de la variación del rendimiento, y el 3.19% y el 0.55% de la variación de las emisiones de NO, respectivamente. Los BBFs podrían aumentar los rendimientos de los principales cultivos de China en un 4.3-5.0% y reducir las emisiones de NO en un 3.7-6.3%, según simulaciones. Desafíos como los altos costos y la limitada adaptabilidad persisten, lo que requiere una producción optimizada, protocolos estandarizados y ensayos ampliados.