El patógeno Fusarium oxysporum es la mayor limitante en la producción del cultivo de uchuva Physalis peruviana, a causa de la inexperiencia de los productores para identificarlo y manejarlo. En ese sentido el objetivo de esta investigación fue identificar la relación entre las características químicas del suelo, con la presencia y ausencia de Fusarium oxysporum. La recolección de muestras de suelo fue de 100 unidades productoras uchuva. Este proceso fue realizado en parcelas con plantas sanas y plantas afectadas por el patógeno Fusarium oxysporum Schltdl. Se empleó los análisis descriptivos, correlaciones de Pearson, componentes principales (APC) y modelos Machine Learning para analizar la información asociada a los elementos químicos del suelo, de fincas productoras de uchuva. El modelo Decision Tree Classifier mostró el mejor rendimiento predictivo con métricas de Accuracy de 0.58, Recall de 0.57, y el F1 Score de 0.51, permitiendo establecer que la presencia de F. oxysporum está asociada a elementos como: Ca, K, Capacidad de intercambio catiónico efectiva (CICE), pH y % Arena. Los hallazgos en esta investigación son de utilidad para perfilar modelos predictivos y que se podrían incluir en los planes de manejo de esta enfermedad.