El análisis de los mercados de materias primas, especialmente en los sectores de energía y metales, es esencial para comprender la dinámica económica y orientar la toma de decisiones. Los índices de incertidumbre financiera y económica proporcionan información valiosa que ayuda a reducir la incertidumbre de precios. Este estudio emplea análisis de ondículas y medidas basadas en la energía de las ondículas para investigar la relación entre estos índices y los precios de las materias primas en múltiples escalas temporales. El enfoque de ondículas captura dependencias complejas y variables en el tiempo, ofreciendo una comprensión más matizada de cómo los índices de incertidumbre influyen en las fluctuaciones de los precios de las materias primas. Al integrar este análisis con medidas de predictibilidad, evaluamos cómo los índices de incertidumbre mejoran la precisión de pronóstico. Además, incorporamos modelos de aprendizaje profundo capaces de capturar patrones secuenciales en series temporales financieras en nuestro análisis para evaluar mejor su potencial predictivo. Nuestros hallazgos resaltan el impacto variable de la incertidumbre financiera y económica en la predictibilidad de los precios de las materias primas, mostrando que mientras algunos índices ofrecen información valiosa para pronósticos, otros muestran fuertes correlaciones sin un poder predictivo significativo. Estos resultados subrayan la necesidad de modelos predictivos adaptados, ya que diferentes materias primas reaccionan de manera diferente a las mismas condiciones financieras. Al combinar medidas basadas en ondículas con técnicas de aprendizaje automático, este estudio presenta un marco integral para evaluar el papel de la incertidumbre en los mercados de materias primas. Los conocimientos adquiridos pueden apoyar a inversores, formuladores de políticas y analistas de mercado en la toma de decisiones más informadas.