Los recientes avances en electricidad solar residencial han revolucionado el desarrollo sostenible. Este documento presenta una metodología que aprovecha el aprendizaje automático para predecir la producción de energía de los paneles solares en función de parámetros meteorológicos y de contaminación del aire, junto con un modelo automatizado para la detección de fallos. Las innovaciones en paneles solares de alta eficiencia y sistemas avanzados de almacenamiento de energía garantizan un suministro eléctrico fiable. Los inversores inteligentes y los sistemas conectados a la red mejoran la gestión de la energía. Los incentivos gubernamentales y la disminución de los costos de instalación han aumentado la accesibilidad a la energía solar. La metodología propuesta, que utiliza técnicas de aprendizaje automático, logró un valor R-cuadrado de 0.95 y un error cuadrático medio de 0.02 en la predicción de la producción de energía de los paneles solares, demostrando una alta precisión en la predicción de la producción de energía bajo diversas condiciones ambientales. Al mejorar la eficiencia operativa y anticipar la producción de energía, este enfoque no solo reduce las huellas de carbono, sino que también promueve la independencia energética, contribuyendo a la transición global hacia la sostenibilidad.