En el presente estudio se busca ajustar de la mejor manera creando, transformando y comparando modelos de una forma en que se pueda diseñar para optimizar las precipitaciones en la estación meteorológica Guayaquil- Aeropuerto. Teniendo en cuenta modelos anteriores sin beneficio para las predicciones, se planteó crear un modelo con mucha capacidad de computación que sea capaz de optimizar las predicciones minimizando errores. Considerando Modelos de Regresión Lineal, Gamma, Transferencia lineal y Redes Neuronales mediante muchos enfoques distintos (trasformaciones, adecuaciones e iteraciones) para lo cual se utilizó: Precipitaciones medias mensuales Enero 1915 – Mayo 2018 y Temperaturas Superficiales del Mar respecto a la Isolina con mayor correlación en las fechas antes indicadas.