Estimar la calidad del agua residual tratada es un desafío complejo y no lineal que los métodos estadísticos tradicionales luchan por abordar. Este estudio introduce un enfoque híbrido de aprendizaje automático para predecir parámetros clave del efluente de una planta avanzada de tratamiento de aguas residuales biológicas y evaluar el potencial de reutilización del agua residual tratada para riego. Tres modelos de inteligencia artificial (IA), Redes Neuronales Artificiales (ANNs), Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS) y Lógica Difusa-Mamdani (FLM), fueron aplicados a tres años de datos diarios de calidad del agua de entrada y salida. La Lógica Difusa se empleó para predecir el potencial de uso del agua residual tratada, con ANFIS categorizando parámetros de calidad y modelos de alto rendimiento basados en ANN (bajo MSE, 74-99% R) aplicados en el sistema de inferencia difusa. El potencial cualitativo de reutilización del agua residual tratada para riego agrícola varió del 69% al 72% según el modelo de mejor rendimiento. Se estimó que el agua residual tratada podría regar aproximadamente el 35% de una superficie agrícola de 20,000 hectáreas. Al integrar modelos de aprendizaje automático, esta investigación mejora la precisión y la interpretabilidad de las predicciones de calidad del agua residual, proporcionando un marco confiable para la gestión sostenible de los recursos hídricos. Los hallazgos respaldan la optimización de los procesos de tratamiento de aguas residuales y destacan el papel de la IA en el avance de estrategias de reutilización del agua en la agricultura, contribuyendo en última instancia a mejorar la eficiencia del riego y la conservación del medio ambiente.