Con la agricultura siendo el segundo mayor contribuyente a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) a través del uso excesivo de fertilizantes, maquinaria y prácticas agrícolas ineficientes, los esfuerzos globales para reducir las emisiones se han intensificado, optando por soluciones más inteligentes y basadas en datos. Sin embargo, aunque el aprendizaje automático (ML) ofrece poderosas capacidades predictivas, su naturaleza de caja negra presenta un desafío para la confianza y la adopción, particularmente cuando se integra con principios de tecnología financiera (FinTech) auditables. Para abordar esta brecha, este trabajo introduce un novedoso marco de optimización de emisiones de GEI centrado en explicaciones para la agricultura inteligente habilitada por IoT que es tanto transparente como prescriptivo, diferenciándose de las soluciones de uso de suelo a nivel macro al centrarse en prácticas de gestión optimizables mientras se alinea con los principios fundamentales de FinTech y los mecanismos del mercado de contaminantes. El marco emplea una metodología estadística de dos etapas que primero identifica perfiles de emisión agrícola distintos a partir de datos a nivel macro, y luego modela estas emisiones desarrollando un modelo de regresión de componentes principales orientado a clústeres (PCR), que supera a variantes más simples en aproximadamente un 35% en promedio en todos los clústeres. Este modelo interpretable luego sirve como el núcleo de un marco de optimización alineado con FinTech que combina el conocimiento de modelado orientado a clústeres con un algoritmo de programación cuadrática de mínimos cuadrados secuenciales (SLSQP) para minimizar los costos relacionados con las emisiones bajo un mecanismo de precios de carbono, mostrando reducciones de costos pronosticadas de hasta un 43.55%.