Durante años, se han dedicado esfuerzos a establecer un procedimiento efectivo de evaluación de la aptitud reproductiva de los toros; la investigación habitual sobre este tema se basa en metodologías de examen de aptitud reproductiva de toros (BBSE), que tienen limitaciones significativas en cuanto a su procedimiento de evaluación, como su alto costo, consumo de tiempo y dificultad administrativa, así como la falta de laboratorios de diagnóstico equipados para manejar los casos más difíciles. Esta investigación se centró en la creación de un modelo de predicción para complementar y/o mejorar el enfoque BBSE a través del estudio de dos algoritmos, a saber, agrupamiento y redes neuronales artificiales (ANNs), para encontrar el enfoque óptimo de aprendizaje automático (ML) para nuestra aplicación, con énfasis en la precisión de la categorización de datos. Esta herramienta fue diseñada para ayudar a la medicina veterinaria y a los ganaderos a identificar factores clave y aumentar la certeza en la toma de decisiones durante la selección de toros para fines reproductivos, proporcionando datos de un número limitado de factores generados a partir de un estudio profundo de apareamiento de toros. Los toros cebú, europeos y mestizos fueron los grupos generales. Los datos utilizados en la creación del modelo (N = 359) consideraron cinco variables que influyen en las decisiones de mejora. Este enfoque mejoró la toma de decisiones en un 12% en comparación con la gestión tradicional de la reproducción de toros. ANN obtuvo una precisión del 90%, con tasas de precisión del 97% para satisfactorio, 92% para insatisfactorio y 85% para malo. Estos resultados indican que el método propuesto puede considerarse una alternativa efectiva para la toma de decisiones innovadoras en BBSE tradicional.