Las granjas generan cantidades crecientes de datos cada año. Un ejemplo es la composición de la leche en el tanque de almacenamiento, predicha a través de espectrometría, que se mide rutinariamente para fines de pago de la leche. Entre los diferentes componentes de la leche, el perfil de ácidos grasos es de suma importancia porque está estrechamente relacionado con el estado del animal y las prácticas de gestión de la granja. Esta investigación tiene como objetivo explorar una nueva aplicación de estos perfiles de ácidos grasos mediante el desarrollo de una herramienta práctica de monitoreo de rebaños para agricultores y asesores. La metodología desarrollada consiste en un método de aprendizaje no supervisado que identifica patrones significativos en los perfiles de ácidos grasos, combinado con una interpretación guiada por expertos de esos patrones. El análisis se realizó utilizando una base de datos de leche en tanque de almacenamiento belga. Se identificaron siete patrones distintos; entre estos, tres estaban asociados con buenas prácticas de gestión, tres indicaban riesgos potenciales y uno destacaba un trastorno metabólico probablemente relacionado con las prácticas de gestión. La mayoría de estos patrones también se observaron en un conjunto de datos de leche en tanque de almacenamiento canadiense, lo que demuestra que el método es generalizable a través de diferentes regiones y condiciones de cultivo. Además, las probabilidades asociadas con cada patrón pueden servir como una base confiable para crear alertas prácticas que apoyen la toma de decisiones en la granja, mejorando así la gestión de la granja y contribuyendo positivamente al bienestar animal.