Los coches de segunda mano (es decir, coches con uno o más propietarios minoristas anteriores) son extremadamente populares en Bangladesh. Los clientes que planean comprar un coche de segunda mano a menudo tienen dificultades para encontrar un coche dentro de un presupuesto, así como para predecir el precio de un coche de segunda mano en particular. Actualmente, Bangladesh carece de servicios en línea que puedan ayudar a los clientes a comprar coches de segunda mano. Una buena predicción de los precios de los coches de segunda mano puede ayudar enormemente a los clientes a tomar una decisión informada sobre la compra de un coche de segunda mano. En este artículo, analizamos este problema y desarrollamos un sistema de pronóstico (utilizando técnicas de aprendizaje automático) que ayuda a un comprador potencial a estimar el precio de un coche de segunda mano que le interesa. Se ha recopilado y preprocesado un conjunto de datos. Se ha realizado un análisis exploratorio de datos. A continuación, se han aplicado varios algoritmos de regresión de aprendizaje automático, incluyendo regresión lineal, regresión LASSO (Operador de Selección y Reducción Absoluta Mínima), árbol de decisión, bosque aleatorio y aumento de gradiente extremo. Después de evaluar el rendimiento de cada método, se eligió el modelo de mejor rendimiento (XGBoost). Este modelo es capaz de predecir correctamente los precios más del 91% del tiempo. Finalmente, el modelo se ha implementado como una aplicación web en una máquina local para que posteriormente pueda estar disponible para los usuarios finales.