Es vital que los agricultores conozcan si su tierra es adecuada para los cultivos que planean cultivar. Un número creciente de estudios ha utilizado modelos de aprendizaje automático basados en datos de uso de la tierra como un medio eficiente para mapear la idoneidad de la tierra. Este enfoque se basa en la suposición de que los agricultores cultivan sus cultivos en las áreas más adecuadas, pero ningún estudio ha probado sistemáticamente esta suposición. Nuestro objetivo fue probar la suposición para los cultivos especiales en Dinamarca. Primero, mapeamos la idoneidad para 41 cultivos especiales utilizando el aprendizaje automático. Luego, comparamos las idoneidades de la tierra predichas con el modelo mecanicista ECOCROP (Requerimientos Ecológicos del Cultivo). Los resultados mostraron que hubo poco acuerdo entre las idoneidades basadas en el aprendizaje automático y ECOCROP. Por lo tanto, argumentamos que los métodos representan diferentes fenómenos, a los que denominamos idoneidad socioeconómica e idoneidad ecológica, respectivamente. En la mayoría de los casos, el aprendizaje automático predice la idoneidad socioeconómica, pero la ambigüedad del término idoneidad de la tierra puede llevar a interpretaciones erróneas. Por lo tanto, destacamos la necesidad de aumentar la conciencia de esta distinción como un camino a seguir para la evaluación de la idoneidad de la tierra agrícola.