La energía eólica es una de las fuentes de energía renovable más utilizadas en el mundo y ha crecido rápidamente en los últimos años. Sin embargo, las torres eólicas generan un ruido que es percibido como una molestia por la población que vive cerca de los parques eólicos. Por lo tanto, es importante contar con nuevas herramientas que puedan ayudar a los constructores de parques eólicos y a las administraciones. En este estudio, se utilizaron las mediciones del ruido emitido por un parque eólico y los datos registrados por el sistema de control y adquisición de datos (SCADA) para construir un modelo de predicción. Primero, se han analizado las mediciones acústicas y los datos del sistema de control para caracterizar el fenómeno. Luego se extrajo un número apropiado de observaciones y estos datos fueron preprocesados. Posteriormente, se construyeron dos modelos de predicción de niveles de presión sonora en el receptor: un modelo basado en regresión lineal múltiple y un modelo basado en el algoritmo de Random Forest. Como predictores se seleccionaron las velocidades del viento medidas cerca de las turbinas eólicas y la potencia activa de las turbinas. Ambos datos fueron medidos por el sistema SCADA de las turbinas eólicas. El modelo basado en el algoritmo de Random Forest mostró altos valores del coeficiente de correlación de Pearson (0.981), lo que indica un alto número de predicciones correctas. Este modelo puede ser extremadamente útil, tanto para el receptor como para el gerente del parque eólico. A través de los resultados del modelo, será posible establecer para qué valores de velocidad del viento el ruido producido por las turbinas eólicas se vuelve dominante. Además, el modelo predictivo puede ofrecer una visión general del ruido producido por el receptor del sistema en diferentes condiciones de operación. Finalmente, el modelo de predicción no requiere la detención de la planta, un procedimiento muy costoso debido a la consiguiente pérdida de producción.