El deterioro cognitivo leve (DCL) es un estado cognitivo que se observa con frecuencia en adultos mayores, caracterizado por alteraciones significativas en la memoria, el pensamiento y las habilidades de razonamiento que van más allá del deterioro cognitivo típico. Vale la pena señalar que se proyecta que alrededor del 10-15% de las personas con DCL desarrollarán la enfermedad de Alzheimer, posicionando efectivamente el DCL como una etapa temprana de Alzheimer. En este estudio, se presenta un enfoque novedoso que implica la utilización de eXtreme Gradient Boosting para predecir la aparición de la enfermedad de Alzheimer durante la etapa de DCL. La metodología consiste en utilizar datos de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer (ADNI). A través del análisis de datos longitudinales, que abarcan desde la visita inicial hasta el seguimiento de 12 meses, se construyó un modelo predictivo. El modelo propuesto calcula, durante un período de 36 meses, la probabilidad de progresión de DCL a la enfermedad de Alzheimer, logrando una tasa de precisión del 85%. Para mejorar aún más la precisión del modelo, este estudio implementa la selección de características utilizando la técnica de Eliminación Recursiva de Características. Además, se emplea el método de Shapley para proporcionar información sobre el proceso de toma de decisiones del modelo, aumentando así la transparencia y la interpretabilidad de las predicciones.