El estudio matemático conocido como teoría de colas se ha convertido recientemente en un punto de interés importante para muchas agencias gubernamentales y empresas privadas para aumentar la eficiencia. Una de estas aplicaciones es la formación de colas de vehículos en un puerto de entrada internacional (POE). Al hacer cola, los gases de los vehículos en marcha afectan negativamente la salud y el bienestar general de la comunidad, especialmente de los agentes de la Oficina de Aduanas y Protección Fronteriza de EE. UU. (CBP) que trabajan en los POE. Por lo tanto, hay una necesidad de analizar y optimizar las operaciones de cruce fronterizo para minimizar los tiempos de espera y el número de vehículos en la cola y, así, reducir las emisiones de los vehículos. Para esta investigación, se utiliza el POE de EE. UU.-México ubicado en el Puente Internacional Gateway en Brownsville, Texas, como estudio de caso. Debido a preocupaciones sobre la privacidad de los datos, los tiempos de espera por hora para los vehículos que llegan a la frontera tuvieron que ser extraídos manualmente cada día utilizando un rastreador de tiempos de espera en vivo en línea. La extracción de datos se realizó durante el mes de marzo de 2022. Usando estos tiempos de espera, se utilizó un software de simulación de colas, SIMIO, para desarrollar un modelo de simulación interactivo y calibrar las tasas de servicio. La salida del modelo SIMIO se utilizó luego para desarrollar una red neuronal artificial (ANN) para predecir el contenido de material particulado por hora con un R de 0.402. A partir de la ANN, se ha desarrollado una ecuación predictiva, que puede ser utilizada por el CBP para tomar decisiones operativas y mejorar la eficiencia general de este POE. Así, se reducen los tiempos de espera promedio y las emisiones de los vehículos en marcha en la cola.