Este artículo investiga la optimización de la distribución de agua urbana en el contexto del crecimiento de la población y el cambio climático. Resalta el uso del algoritmo ExtraTreesRegressor para predecir la demanda de agua con mayor precisión. Al analizar un conjunto de datos del noreste de Italia, el estudio demuestra la importancia de la dinámica temporal sobre los factores meteorológicos en la predicción de los patrones de consumo de agua. Los hallazgos presentan un enfoque novedoso para mejorar las estrategias de gestión del agua, demostrando el potencial del aprendizaje automático para abordar desafíos críticos de infraestructura urbana.