Los sistemas de producción agrícola en Nuevo México (NM) están bajo una mayor presión debido al cambio climático, la sequía, el aumento de la temperatura y la precipitación variable, lo que puede afectar los rendimientos de los cultivos, los forrajes y el pastoreo del ganado. Desarrollar sistemas de producción más sostenibles requiere mediciones a largo plazo y evaluación de los impactos del cambio climático en los rendimientos, especialmente en una región tan vulnerable. Proporcionar predicciones de rendimiento precisas juega un papel clave en abordar una brecha crítica de sostenibilidad. El objetivo de este estudio es el desarrollo de predicciones efectivas de rendimiento de cultivos para permitir una gestión de tierras agrícolas mejor informada y un potencial de producción futuro, y desarrollar estrategias de adaptación inteligentes frente al clima para aumentar la seguridad alimentaria. Los objetivos fueron (1) identificar las variables climáticas más importantes que influyen significativamente y que pueden ser utilizadas para predecir el rendimiento de manera efectiva, (2) evaluar la ventaja de utilizar datos de teledetección solos y en combinación con variables climáticas para la predicción del rendimiento, y (3) determinar la importancia de utilizar registros de datos históricos cortos en comparación con largos para la predicción del rendimiento. Este estudio se centró en la predicción del rendimiento de maíz, sorgo, alfalfa y trigo utilizando datos climáticos y de teledetección para el período 1920-2019. Los resultados indicaron que el uso del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) solo es menos preciso en la predicción de rendimientos de cultivos. La combinación de variables climáticas y NDVI proporcionó mejores predicciones en comparación con el uso de NDVI solo para predecir los rendimientos de trigo, sorgo y maíz. Sin embargo, el uso de un modelo solo climático tuvo un mejor desempeño en la predicción del rendimiento de alfalfa. Las predicciones de rendimiento pueden ser más precisas con el uso de períodos de datos más cortos que se basan en tendencias específicas de la región. La identificación de las variables climáticas más importantes y la predicción precisa del rendimiento relacionadas con los sistemas agrícolas de Nuevo México pueden ayudar al estado a desarrollar estrategias de mitigación y adaptación al cambio climático para mejorar la sostenibilidad de estos sistemas.