La predicción anticipada de la potencia de salida de las centrales eléctricas es esencial para la estabilidad de la red eléctrica y garantizar un servicio ininterrumpido. Sin embargo, predecir fuentes de energía renovable es difícil debido al comportamiento caótico de las fuentes de energía naturales. Este artículo presenta un nuevo enfoque para estimar la irradiancia solar a corto plazo a partir de imágenes del cielo. El algoritmo propuesto extrae características de las imágenes del cielo y utiliza técnicas basadas en aprendizaje para estimar la irradiancia solar. El rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático (ML) propuesto se evalúa utilizando dos conjuntos de datos públicamente disponibles de imágenes del cielo. Los conjuntos de datos contienen más de 350,000 imágenes para un intervalo de 16 años, de 2004 a 2020, con la irradiancia horizontal global (GHI) correspondiente de cada imagen como verdad de referencia. En comparación con los algoritmos computacionalmente pesados de vanguardia propuestos en la literatura, nuestro enfoque logra resultados competitivos con mucha menos complejidad computacional tanto para la predicción inmediata como para la predicción hasta 4 horas antes.