El objetivo del proyecto es diseñar una Cadena de Suministro Agroalimentaria que mejore la integración de los participantes, reduzca la pérdida de alimentos en poscosecha y reduzca los costos de intermediación, en productos perecederos representativos del departamento de Cundinamarca. En el desarrollo de la investigación se identificó un vacío en el conocimiento a nivel científico, empresarial y de política pública, sobre la aplicación de tecnologías digitales en la medición y seguimiento en tiempo real de propiedades fisicoquímicas en la determinación de la vida útil restante (RSL) de los alimentos. Para cubrir éste vacío se propuso como primera etapa un modelo predictivo con base en imágenes reales de frutos de fresa y un algoritmo de Machine Learning con el fin de predecir el tiempo después de cosecha. Con ésto se facilita el cálculo del RSL en tiempo real y la toma de decisiones sobre la articulación de operaciones logísticas. Los resultados muestran que el modelo predictivo presenta una exactitud del 40.15% en prueba, lo que demuestra que el algoritmo funciona, aunque hay que perfeccionar más la asignación de los parámetros de entrada y la arquitectura de la red neuronal.