La región del Côa en el norte interior de Portugal depende en gran medida de la viticultura, que es un pilar de su economía y su identidad cultural. Comprender la compleja relación entre las variables climáticas y la producción de vino (PV) es crucial para adaptar las prácticas de gestión a las condiciones climáticas cambiantes. Este estudio emplea aprendizaje automático (AA), específicamente regresión de bosque aleatorio (BA), para predecir los rendimientos de la vid en la región del Côa utilizando datos climáticos de alta resolución para 2004-2020. Se utilizan valores SHAP (SHapley Additive exPlanations) para explicar potencialmente las relaciones no lineales entre los factores climáticos y la PV. Los resultados revelan una interacción compleja entre los predictores y la PV, siendo la precipitación un determinante clave. Niveles más altos de precipitación en abril impactan positivamente en la PV al reponer la humedad del suelo antes de la floración, mientras que niveles elevados de precipitación y humedad en agosto tienen un efecto negativo, posiblemente debido a las fuertes lluvias de finales de temporada que dañan las uvas o crean condiciones más favorables para los patógenos fúngicos. Además, las temperaturas más cálidas durante la temporada de crecimiento y una adecuada radiación solar en los meses de invierno favorecen una mayor PV. Sin embargo, la radiación excesiva durante las etapas avanzadas de crecimiento puede llevar a efectos negativos, como quemaduras solares. Este estudio subraya la importancia de adaptar las estrategias vitícolas a las condiciones climáticas locales y de emplear técnicas analíticas avanzadas como los valores SHAP para interpretar eficazmente las predicciones de los modelos de AA. Además, la investigación destaca el potencial de los modelos de AA en la reducción del riesgo asociado al cambio climático en la viticultura, específicamente en la PV. Al aprovechar los conocimientos del AA y las técnicas de interpretabilidad, los responsables de políticas y las partes interesadas pueden desarrollar estrategias adaptativas para salvaguardar los medios de vida vitícolas y una PV estable en un clima cambiante, particularmente en regiones con un rico patrimonio agrario, como la región del Côa.