La toma de decisiones basada en el análisis de datos lleva a conocer las tendencias del mercado y anticipar riesgos y oportunidades. Esto permite a los agricultores mejorar su plan de producción, así como sus posibilidades de lograr un éxito económico. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una metodología para la predicción de precios de frutas y verduras utilizando el estado de Querétaro, MX, como estudio de caso. Los precios diarios de varias frutas y verduras fueron extraídos, de enero de 2009 a febrero de 2019, del Sistema Nacional de Información de Mercados. Luego, estos precios se usaron para calcular el precio promedio semanal de cada producto y su comercialización en el cuarto trimestre y por encima de la mediana de los datos históricos. Además, se realizó una caracterización de productos para proponer una metodología para la predicción de precios futuros de múltiples productos agrícolas dentro del mismo modelo matemático, lo que resultó en la identificación de 18 productos que se ajustan al modelo SARIMA (Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average). Finalmente, se realizó la estimación y validación de precios futuros para explicar las fluctuaciones de precios de los productos entre semanas y se encontró que el error relativo para la mayoría de los productos modelados fue menor al 10%, por ejemplo, aguacate Hass (7.01%) y tomate Saladette (8.09%). Los resultados sugieren la viabilidad de la implementación de sistemas para proporcionar información para tomar mejores decisiones por parte de los agricultores mexicanos.