La agricultura juega un papel clave en la seguridad alimentaria mundial. La agricultura es fundamental para la seguridad alimentaria mundial y el desarrollo económico. La agricultura de precisión utilizando el aprendizaje automático (ML) y el Internet de las cosas (IoT) es un enfoque prometedor para aumentar la productividad de los cultivos y optimizar el uso de recursos. Este documento presenta un sistema integrado de recomendación de cultivos y fertilizantes destinado a optimizar las prácticas agrícolas en Ruanda. El sistema se basa en dos modelos predictivos: un modelo de aprendizaje automático para recomendaciones de cultivos y un modelo de recomendación de fertilización basado en reglas. El sistema de recomendación de cultivos se basa en un modelo de red neuronal entrenado en un conjunto de datos de los principales cultivos de Ruanda y sus parámetros clave de crecimiento, como los niveles de nitrógeno, fósforo, potasio y pH del suelo. El sistema de recomendación de fertilizantes utiliza un enfoque basado en reglas para proporcionar recomendaciones de fertilizantes personalizadas basadas en tablas precompiladas. El modelo de predicción propuesto logra una precisión del 97%. El estudio realiza una contribución significativa al campo de la agricultura de precisión al proporcionar herramientas de apoyo a la toma de decisiones que combinan inteligencia artificial y conocimientos del dominio.