En el entorno dinámico de los supermercados de alimentos frescos, gestionar la corta vida útil y la variada calidad de los productos vegetales presenta desafíos significativos. Este estudio se centra en optimizar las estrategias de reposición y precios para maximizar las ganancias al mismo tiempo que se adapta a la naturaleza diversa y urgente de las ventas de vegetales. Analizamos las ventas históricas, los datos de precios y las tasas de pérdida de seis categorías de vegetales en el Supermercado A desde el 1 de julio de 2020 hasta el 30 de junio de 2023. Utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos como el clustering K-means++, evaluaciones de distribución no normal, coeficientes de correlación de Spearman y mapas de calor, descubrimos correlaciones significativas entre las categorías de vegetales y sus patrones de ventas. La investigación explora además las implicaciones de la fijación de precios basada en costos, revelando una relación notable entre las estrategias de precios y los volúmenes de ventas. Al emplear modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) y LSTM (Long Short-Term Memory), pronosticamos las ventas y determinamos los volúmenes óptimos de reposición. Además, utilizamos teorías de elasticidad de precios y un modelo integral para predecir cambios en el beneficio neto, con el objetivo de aumentar los márgenes de beneficio en un 47%. El estudio también aborda las limitaciones de espacio en los supermercados proponiendo una variedad efectiva de artículos en venta y planes individuales de reposición de productos, basados en un análisis del algoritmo FP-Growth y la demanda del mercado. Nuestros hallazgos ofrecen estrategias perspicaces para un crecimiento sostenible y económico en la industria de supermercados, demostrando el impacto de la toma de decisiones basada en datos en la eficiencia operativa y la rentabilidad.