Este proyecto muestra la formulación de un modelo predictivo utilizando técnicas de minería de datos a una base de datos construida y alimentada por el preprocesamiento realizado a los archivos fuente suministrados por la Universidad de Ibagué, que contenían las notas de varias asignaturas del núcleo básico de los estudiantes de ingeniería como fundamentos de matemáticas, álgebra lineal, lectura y escritura I, lectura y escritura II, física I, calculo I, física II y calculo II, además de resultados ICFES de estudiantes pertenecientes a esta facultad. De modo que sea posible identificar comportamientos, funciones y reglas que permitan predecir la mortalidad académica en la Universidad, analizando y estudiando los datos obtenidos de los estudiantes de ingeniería que cursaron Física II y Cálculo II. Se crea el modelo predictivo aplicando tres técnicas de minería de datos: arboles de decisión, reglas de asociación y clusterización y con los resultados facilitar decisiones estratégicas en pro de mejorar asignaturas de física y calculo II.