Introduccion: segun la Organizacion mundial de la salud (OMS), mas del 60% de la poblacion no realiza actividad fisica, siendo el sedentarismo el causante de aproximadamente el 6% de las muertes a nivel mundial. Asi mismo, el sedentarismo puede promover enfermedades como el cancer de mama, cancer del colon, diabetes y cardiopatias de tipo isquemico. Una de las principales estrategias para su control es la practica de ejercicio fisico. Actualmente la principal variable en la prescripcion del ejercicio fisico es el consumo de oxigeno (VO2), que se puede determinar mediante test fisicos directos o indirectos para describir la condicion cardiovascular del sujeto en estudio.Objetivo: analizar la distancia recorrida en la caminata de 6 minutos, como predictor de VO2 para la toma de decisiones en la prescripcion del ejercicio fisico establecidos por tecnicas de aprendizaje de maquina.Metodologia: el presente estudio de tipo transversal utilizo una muestra de 80 personas por medio de un muestreo discrecional, a las cuales se les practico un test fisico indirecto y una caminata de 6 minutos para determinar el consumo de oxigeno pico. Igualmente, se establecieron 6 macrociclos de entrenamiento cardiovascular basados en las recomendaciones impartidas por la OMS, el colegio americano de medicina del deporte (ACSM), la guia para la prescripcion de ejercicio fisico en pacientes con riesgo cardiovascular SEH-LELHA del 2014, las recomendaciones basadas en la caminata para lograr la meta de 10.000 pasos y literatura cientifica de alto impacto a nivel mundial. Paralelamente, se utilizaron las tecnicas support vector machine, K nearest neighbors classifier y arbol de decision, de aprendizaje de maquina, para validar la clasificacion de los planes de entrenamiento y se genero una matriz de datos para clasificar 3 planes de entrenamiento.Resultados: se encontro una correlacion de Pearson positiva alta (r=1,0, p<0,01) entre la distancia recorrida y el consumo de oxigeno, a partir de estas variables la tecnica de aprendizaje de maquina que mejor asigno los planes de entrenamiento fue la tecnica de arbol de decision con un nivel de precision de 93.7%.Conclusion: la distancia recorrida en un test indirecto puede predecir el consumo de oxigeno, asi mismo, las tecnicas de aprendizaje de maquina pueden ser una herramienta importante en telemedicina para la prescripcion del ejercicio fisico, impactando en la disminucion del sedentarismo.