La necesidad de controlar los procesos claves en la potabilización del agua, como la coagulación, ha motivado la búsqueda de algoritmos que permitan establecer las condiciones óptimas de operación. Una alternativa es el uso de modelos matemáticos predictivos. Sin embargo, hasta el momento no se cuenta con uno que ofrezca predicciones precisas. Por ello, el objetivo principal de este proyecto es desarrollar un modelo matemático predictivo que considere todas las variables involucradas en el proceso, mejorando así la precisión en las predicciones. Se aplicó la metodología de Respuesta de Superficie (RSM) la cual permitió establecer funciones polinómicas en las épocas seca y lluviosa, para los sectores A y B que operan en planta. Los modelos matemáticos fueron validados mediante el cálculo del porcentaje de error. Se obtuvieron valores entre un 0.20% y 30.0% para escenarios incluidos dentro del rango de codificación. Para aquellos fuera de rango, el error fue mayor al 50.0%. Además, se efectuaron predicciones mediante el uso de una Red Neuronal, donde se identificaron correlaciones entre las variables. Finalmente, se llevó a cabo un análisis de robustez para los parámetros fisicoquímicos medibles a escala de laboratorio, donde el error obtenido fue menor a un 15.0%.