El camello es una especie animal importante que tiene la capacidad de sobrevivir durante mucho tiempo en condiciones ambientales áridas, semiáridas y desérticas severas con escasez de agua y alimento. Hay una creciente demanda de su carne, leche, pelo y pieles en las economías rurales en desarrollo de países como Pakistán y Bangladés. La determinación del peso corporal vivo de los camellos es una tarea bastante difícil debido a los problemas de manejo y restricción de estos animales. En consecuencia, su predicción ha recibido considerable atención para estimar las cantidades de alimento, los precios de mercado y proporcionar atención veterinaria. En nuestro estudio, se predijo el peso corporal adulto (PCA) de ocho razas indígenas de camellos de Pakistán utilizando algoritmos de aprendizaje automático seleccionados. Los resultados más precisos se obtuvieron para la red neuronal artificial (RNA), y los valores predichos fueron similares a los observados. Además, la raza de camello fue el factor más influyente que afectó el PCA. En consecuencia, los métodos aplicados permitieron la predicción moderadamente precisa del PCA de los camellos y la identificación de los rasgos productivos y reproductivos más importantes que determinan su valor. Sin embargo, una limitación importante del presente estudio es su conjunto de datos relativamente pequeño, especialmente para entrenar la RNA (perceptrón multicapa y redes de funciones de base radial). Por lo tanto, los resultados preliminares obtenidos deben ser validados en conjuntos de datos más grandes en el futuro.