Los megaeventos deportivos generan una importante cobertura mediática y tienen un considerable impacto económico en las ciudades anfitrionas. Organizar tales eventos es una tarea compleja que requiere una planificación extensa. El éxito de estos eventos depende de la satisfacción de los asistentes. Por lo tanto, predecir con precisión el número de fanáticos de cada país es esencial para que los organizadores optimicen la planificación y garanticen una experiencia positiva. Este estudio tiene como objetivo presentar una nueva aplicación para el aprendizaje automático con el fin de predecir con precisión el número de asistentes. El modelo se desarrolló utilizando datos de asistencia de la Copa del Mundo de la FIFA (FWC) Rusia 2018 para pronosticar la asistencia a la FWC Qatar 2022. Se descubrió que el descenso de gradiente estocástico (SGD) fue el algoritmo con mejor rendimiento, logrando una métrica R de 0,633 en un experimento de Auto-Sklearn que consideró un total de 2523 modelos. Tras un análisis exhaustivo de los resultados, se encontró que la calificación del equipo tiene el mayor impacto en la asistencia. Otros factores como la distancia, el número de expatriados en el país anfitrión y factores sociogeopolíticos tienen una influencia considerable en el conteo de visitantes. Aunque el modelo produce buenos resultados, con ML siempre se recomienda tener más datos de entrada. Por lo tanto, el uso de datos de torneos anteriores tiene el potencial de aumentar la precisión de los resultados.