El presente paper muestra el diseno, implementacion y analisis de un modelo de Machine Learning (ML) para el calculo de la Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca (VFC). Mediante la integracion de dispositivos y tecnologias de internet de las cosas, se plantea una herramienta de apoyo para personas en areas de la salud y del deporte que requieren conocer la VFC de un individuo. La solucion propuesta plantea la captura de las senales cardiacas a traves de bandas pectorales que retornan la frecuencia cardiaca del sujeto, esta informacion es clasificada a partir de un algoritmo de SVM (Support Vector Machine), que determina si la VFC esta deprimida o incrementada. La solucion propuesta, presenta una eficiencia de un 90,3% y es el componente inicial para el desarrollo de una aplicacion orientada al entrenamiento fisico que sugiere rutinas de ejercicios con base en la VFC del individuo.