La calidad de la superficie de la pieza de trabajo es una métrica crítica para evaluar la calidad del mecanizado. Sin embargo, debido a las complejas características de acoplamiento de los factores de corte, predecir con precisión la rugosidad de la superficie sigue siendo un desafío. Típicamente, la rugosidad se mide después del mecanizado utilizando instrumentos especializados, lo que retrasa la retroalimentación y dificulta la detección oportuna de problemas, lo que resulta en un desperdicio de recursos de corte. Para abordar este problema, este documento presenta un modelo predictivo para la rugosidad de la superficie de la pieza de trabajo basado en el método de elementos finitos (FE) y técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes. Inicialmente, se diseñó un experimento de torneado ortogonal y se construyó un modelo de corte FE para evaluar la distribución de fuerzas y temperaturas de corte bajo diferentes parámetros de corte. Luego se aplicaron métodos de procesamiento de imágenes (incluyendo calibración de malla, extracción de bordes y ajuste de contornos) para extraer características de la superficie de las salidas de simulación FE, obteniendo estimaciones preliminares de la rugosidad de la superficie. Al emplear métodos de análisis de rango y regresión, este estudio evalúa cuantitativamente las interdependencias entre los parámetros de corte, fuerzas, temperaturas y rugosidad, formulando posteriormente un modelo de regresión multivariada para predecir la rugosidad de la superficie. Finalmente, se llevó a cabo un experimento de torneado en condiciones de trabajo reales, confirmando la capacidad del modelo para predecir la tendencia con una precisión del 85.07%. Así, el modelo propuesto proporciona una herramienta predictiva precisa para la rugosidad de la superficie, ofreciendo una valiosa guía para optimizar los parámetros de mecanizado y apoyar el control proactivo en el proceso de torneado, mejorando en última instancia la eficiencia y calidad del mecanizado.