La evaluación temprana del desarrollo de los cultivos es un aspecto clave de la agricultura de precisión. Acortar el tiempo de respuesta antes de un déficit de riego, nutrientes y daños por enfermedades es una de las preocupaciones habituales en la agricultura. La predicción temprana de los rendimientos de los cultivos puede aumentar la rentabilidad para la economía del agricultor. En este estudio, nuestro objetivo fue predecir el rendimiento de cuatro híbridos comerciales de maíz (Dekalb7508, Advanta9313, MH_INIA619 y Exp_05PMLM) utilizando índices de vegetación (VIs). Se consideraron un total de 10 VIs (NDVI, GNDVI, GCI, RVI, NDRE, CIRE, CVI, MCARI, SAVI y CCCI) para evaluar el rendimiento del cultivo y la cobertura vegetal a los 31, 39, 42, 46 y 51 días después de la siembra (DAS). Se aplicó un análisis multivariado utilizando análisis de componentes principales (PCA), regresión lineal y correlación de r-Pearson. Se encontraron correlaciones altamente significativas entre la cobertura vegetal con VIs a los 46 (GNDVI, GCI, RVI, NDRE, CIRE y CCCI) y 51 DAS (GNDVI, GCI, NDRE, CIRE, CVI, MCARI y CCCI). El PCA mostró una clara discriminación de las fechas evaluadas con VIs a los 31, 39 y 51 DAS. La inclusión del CIRE y NDRE en el modelo de predicción contribuyó a estimar el rendimiento, mostrando una mayor precisión a los 51 DAS. El uso de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) para monitorear los cultivos nos permite optimizar recursos y ayuda a tomar decisiones oportunas en la agricultura en Perú.