El cultivo de papa en los Andes ecuatorianos es en gran medida manual y depende de insumos agroquímicos intensivos. Introducimos un flujo de trabajo reproducible que combina la evaluación del ciclo de vida (ACV) con un modelo de red neuronal para permitir un rápido análisis de múltiples impactos de dos escenarios de manejo de papa en Ecuador: (i) manejo manual convencional y (ii) monitoreo de campo basado en vehículos aéreos no tripulados (VANT) para identificar puntos críticos para la aplicación dirigida de insumos en el suelo. Los impactos en múltiples categorías se calculan en OpenLCA utilizando el método de huella ambiental (EF 3.0) por kilogramo de papas y se escalan a totales nacionales anuales utilizando datos de producción nacional reportados. La operación del VANT se parametriza como 0.51 kg CO2 eq·h-1, equivalente a 0.225 kg CO2 eq·ha-1 a una tasa de cobertura de 2.27 ha·h-1. Para 2024, el escenario informado por el VANT reduce el cambio climático de 4.29 x 107 a 3.75 x 107 kg CO2 eq (-12.7%), el uso de recursos fósiles de 5.09 x 108 a 4.54 x 108 MJ (-10.7%), y la eutrofización de aguas dulces de 3.33 x 104 a 2.83 x 104 kg P eq (-15.0%), mientras que el uso de la tierra permanece casi sin cambios en ~4.73 x 109 Pt (-0.1%). Para evitar recalculos repetidos de ACV, se entrenó un modelo de red neuronal artificial (RNA) de múltiples salidas (29 salidas) en Python (TensorFlow/Keras) y se evaluó utilizando validación cruzada de dejar-un-año-fuera (LOYO) (2015-2024), mostrando un fuerte acuerdo con los resultados del ACV. Este marco permite un análisis escalable de qué pasaría si y una evaluación eficiente de estrategias de monitoreo de precisión habilitadas por VANT en entornos con recursos limitados.