Este estudio propone un modelo bioinformático para el diagnóstico automático de acidurias orgánicas (AO) mediante el análisis de perfiles metabólicos obtenidos por cromatografía gaseosa acoplada a espectrometría de masas (GC-MS). La investigación aborda los desafíos asociados a la interpretación manual de cromatogramas y ofrece una solución computacional que optimiza el proceso diagnóstico. El modelo bioinformático identifica marcadores metabólicos clave mediante umbrales predefinidos de tiempo de retención e intensidad de señal. Demostró alta eficacia en pruebas de validación. Los resultados destacan su potencial para agilizar el diagnóstico en laboratorios clínicos, reduce la dependencia de especialistas y minimiza errores. No obstante, el estudio reconoce limitaciones relacionadas con condiciones instrumentales específicas.