Predecir la supervivencia de las startups es un desafío complejo debido a la naturaleza multifacética de los ecosistemas emprendedores y la interacción dinámica de factores internos y externos. A pesar de los avances en la investigación empírica, los modelos existentes a menudo carecen de integración con marcos conceptuales robustos. Este estudio aborda estas lagunas desarrollando un modelo multivariado impulsado por IA para predecir la supervivencia de startups, aprovechando extensiones de Lipschitz, redes neuronales y regresión lineal. Utilizando un conjunto de datos de 20 startups, seleccionadas de diversas industrias y evaluadas en atributos como dinámicas de equipo, condiciones del mercado y métricas financieras, el modelo demostró alta precisión y capacidades de agrupamiento. Los hallazgos clave destacan el papel fundamental de las dinámicas de equipo y la diferenciación del producto en la determinación de las probabilidades de supervivencia. Al integrar conocimientos conceptuales con datos empíricos, el estudio cierra brechas en la literatura existente y ofrece una herramienta práctica de toma de decisiones para emprendedores, inversores y responsables de políticas. Estos hallazgos subrayan la importancia de fomentar ecosistemas colaborativos e innovadores para mejorar el éxito emprendedor y el bienestar social.