Aunque la producción de maíz se ve afectada por varios insectos dañinos, su plaga más importante en la región sureste de Europa es el barrenador del maíz europeo (ECB), Hübner, 1796 (Lepidoptera: Pyralidae). El control químico sigue siendo la estrategia principal en la producción convencional de maíz. La clave para lograr con éxito una alta eficiencia de los insecticidas es determinar el momento adecuado de aplicación, incluido el momento exacto en el ciclo de vida del insecto cuando es más vulnerable. En este estudio, los datos de monitoreo sobre la dinámica de vuelo de los adultos de ECB de un período de siete años (2014-2020) fueron explotados para el desarrollo de un modelo predictivo del número de adultos dentro de la temporada de crecimiento. El monitoreo de ECB se realizó utilizando trampas de luz en 15 ubicaciones diferentes en la región de Vojvodina (Serbia) durante el período de tiempo especificado. En primer lugar, se creó un calendario para Vojvodina basado en el análisis de los datos de monitoreo recopilados. Además, el calendario se convirtió en la probabilidad de ocurrencia de ECB durante la temporada de crecimiento, especificando el intervalo de tiempo entre la aparición de cada generación de la plaga. En segundo lugar, utilizando técnicas de aprendizaje automático, se diseñó un modelo fenológico que incluía valores diarios de características meteorológicas relevantes, como los días acumulados de grado, la humedad relativa y la precipitación. El calendario tuvo un error de predicción más bajo en comparación con el modelo fenológico, y se probó como una herramienta de gestión de apoyo para el ECB en 2021, con un error cuadrático medio de la cantidad de adultos de 46.67. Este enfoque podría reducir significativamente tanto el consumo de insecticidas como el número de tratamientos químicos, respectivamente. Sobre todo, este enfoque tiene un amplio potencial en el MIP y la agricultura orgánica, y es totalmente compatible con los métodos de control biológico.