El presente documento describe un conjunto de medición y una predicción relacionada de la impedancia eléctrica de los rodamientos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Se espera que la impedancia del rodamiento sea clave para determinar el estado de salud del rodamiento, que es un componente esencial en casi todas las máquinas. En publicaciones anteriores, ya se ha avanzado en la determinación de la impedancia de los rodamientos utilizando métodos analíticos. A pesar de las mejoras en la precisión logradas en los cálculos, todavía existen discrepancias entre la impedancia calculada y la medida, lo que lleva a un valor de desplazamiento aproximadamente constante. Esta discrepancia motiva el enfoque de aprendizaje automático introducido en este documento. Se muestra que con la ayuda de los métodos basados en datos, la diferencia entre la predicción analítica y la medición se reduce al orden de hasta un 2% en el rango operativo analizado hasta ahora. Para introducir el contexto de la investigación presentada, primero se presenta la física subyacente de la impedancia del rodamiento. Posteriormente, se destacan y comparan diferentes enfoques de aprendizaje automático en términos de su calidad de predicción en la parte de resultados de este documento. Como aspecto adicional, además de la predicción de la impedancia del rodamiento, se investiga si la velocidad de rotación presente en el rodamiento puede preverse a partir del espectro de frecuencia de la impedancia utilizando métodos de análisis de orden, que son independientes de la precisión de predicción de la fuerza. El trasfondo de esto es que, si la calidad de la predicción es suficientemente alta, se podría omitir el uso adicional de sensores de velocidad en futuras investigaciones.