Los sistemas predictivos son una herramienta crucial en la gestión y toma de decisiones en cualquier sector productivo. En el caso de la agricultura, resulta especialmente interesante contar con información anticipada sobre la rentabilidad de una explotación agrícola. En este sentido, dependiendo del momento del año en que esta información esté disponible, se pueden tomar decisiones importantes que afecten el equilibrio económico de la explotación. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo efectivo para predecir los rendimientos de los cultivos con antelación que sea accesible y fácil de usar por el agricultor o el gerente de la explotación a través de una aplicación web. En este caso, se utilizó un olivar en la región de Andalucía, en el sur de España. El modelo se estimó utilizando datos de entrenamiento espacio-temporales, como datos de rendimiento de ocho años consecutivos y más de veinte datos de parámetros meteorológicos, cargados automáticamente desde servicios web públicos, pertenecientes a una estación meteorológica ubicada cerca de la explotación de muestra. El flujo de trabajo requiere seleccionar los parámetros que influyen en la predicción de los cultivos y descartar aquellos que introducen ruido en el modelo. La principal contribución de esta investigación es la predicción temprana del rendimiento de los cultivos con errores absolutos inferiores al 20%, lo cual es crucial para tomar decisiones sobre inversiones en labranza y comercialización de cultivos.