El presente estudio tuvo como propósito analizar el comportamiento de la inmunoglobulina M frente a arbovirosis en el municipio de Vertientes, con el objetivo de generar predicciones útiles para la vigilancia epidemiológica territorial. Se realizó un estudio observacional, descriptivo y correlacional a partir de datos clínicos, serológicos y ambientales obtenidos entre los años 2019 y 2024, incluyendo estimaciones para 2025. Se aplicó un modelo computacional de Bosques Aleatorios, desarrollado en Java mediante la biblioteca Weka, entrenado con el 80 % de los datos disponibles y validado con el 20 % restante mediante validación cruzada tipo k-fold. Las variables predictoras incluyeron la cantidad de síndromes febriles, reactividad IgM, número de muestras procesadas, muestras positivas, muestras negativas y tasa de incidencia. El modelo mostró una precisión de 89.4 %, sensibilidad del 91.2 % y especificidad del 85.7 %. Los resultados obtenidos permitieron evidenciar una reducción proyectada para 2025 en los casos febriles, la reactividad serológica y la tasa de incidencia, con diferencias significativas entre las dos áreas de salud estudiadas. Además, se identificaron patrones inmunológicos diferenciados por consejo popular, lo que refuerza la necesidad de intervenciones focalizadas. La incorporación de inteligencia computacional en el análisis de inmunoglobulinas constituyó un apoyo eficaz para la predicción de tendencias epidemiológicas y sugiere una vía útil para la personalización de estrategias sanitarias a nivel local.