El benceno es un contaminante que es muy dañino para nuestra salud, por lo que los modelos son necesarios para predecir su concentración y relación con otros contaminantes del aire. Los datos recopilados por ocho estaciones en Madrid (España) durante nueve años fueron analizados utilizando los siguientes modelos de aprendizaje automático basados en regresión: regresión lineal multivariada (MLR), splines de regresión adaptativa multivariada (MARS), redes neuronales de perceptrón multicapa (MLP), máquinas de vectores de soporte (SVM), modelos autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA) y modelos autorregresivos de media móvil vectorial (VARMA). Se realizaron predicciones de la concentración de benceno a partir de la concentración de cuatro contaminantes ambientales: dióxido de nitrógeno (NO), óxidos de nitrógeno (NO), material particulado (PM) y tolueno (CH), y se estudiaron las medidas de rendimiento del modelo de los modelos propuestos. En general, los modelos de aprendizaje automático basados en regresión son más efectivos para predecir que los modelos de series temporales.