La necesidad de aumentar eficiencia, rendimiento y calidad de la cosecha; y el mantenimiento y reducción de los costes son los principales retos que siguen preocupando al sector citrícola en todo el mundo. Como solución a este problema se desarrolló un sistema basado en redes neuronales artificiales que utilizan datos del campo captados a través de sensores para ofrecer al agricultor recomendaciones que mejoren la toma de decisiones. Este permite automatizar en tiempo real el monitoreo y control de los procesos en el sector citrícola a través de una plataforma móvil y un sistema predictivo con el fin de rentabilizar la producción, por ende, los beneficios. Posterior a implementar la solución, fue posible predecir el crecimiento de una planta, representado por el diámetro de su tallo y evitar pérdidas en el cultivo a causa del mal manejo de los recursos, que se traduce en pérdidas de dinero. En conclusión, con el sistema predictivo se podrá conocer qué nivel de crecimiento tendrá la planta después de cierto tiempo, para de esta forma percibir el momento en que la planta ha llegado a su madurez con el fin de tomar las medidas necesarias. Junto con el sistema monitoreo es posible orientar el crecimiento de la planta hacia una dirección apropiada según las características de la planta y expectativas climáticas de las temporadas.