La Unión Europea promueve el desarrollo de un enfoque sostenible para la gestión y eliminación de residuos sólidos. El lodo de depuradora (SWS) es un buen ejemplo de este modelo económico porque tiene características fertilizantes y de acondicionamiento del suelo. Este estudio empleó un esparcidor de estiércol convencional para evaluar la distribución de SWS en terrenos agrícolas. Se emplearon varios métodos de interpolación y modelos de aprendizaje automático para analizar los patrones de distribución espacial del lodo. Los datos se recopilaron de 15 bandejas de muestreo en un campo controlado durante tres pruebas separadas. El análisis estadístico utilizando ANOVA destacó variaciones significativas en las cantidades de lodo a lo largo del eje longitudinal pero no a lo largo del latitudinal. Se utilizaron métodos de interpolación como spline, spline cúbico y ponderación de distancia inversa (IDW) para modelar la distribución, mientras que los modelos de aprendizaje automático (k-vecinos más cercanos, bosque aleatorio, redes neuronales) clasificaron los patrones espaciales. Se calcularon diferentes métricas de rendimiento para cada modelo. Entre los métodos de interpolación, el modelo IDW combinado con redes neuronales alcanzó la mayor precisión, con un MCC de 0.9820. Los resultados destacan el potencial de integrar técnicas avanzadas en la agricultura de precisión, mejorando la eficiencia de la aplicación y reduciendo el impacto ambiental. Este enfoque proporciona una base sólida para optimizar la operación de maquinaria agrícola y apoyar prácticas sostenibles de gestión de residuos.