Esta investigación tiene como finalidad fortalecer la gestión inmobiliaria de la empresa Escudero del cantón Santo Domingo. El presente trabajo se sustenta en la indagación de múltiples fuentes bibliográficas referentes a la gestión inmobiliaria, aplicaciones web y machine learning. Además, con la información recolectada mediante las visitas in situ, se desarrolló la propuesta de intervención que consiste en una aplicación web con React, Tailwind CSS, Node.js con Express, PostgreSQL y Prisma ORM con machine learning implementado mediante Python con Flask. Además, se desarrolló con el marco de trabajo ágil Scrum, cuya planificación consistió en 4 sprints. Por otro lado, se optó por un enfoque cuantitativo con diseño preexperimental, obteniendo los datos de 65 clientes para validar la aplicación web con machine learning para la gestión inmobiliaria. Finalmente, para validar la hipótesis se utilizó regresión logística binaria, tomando en cuenta dos escenarios (0 y 1) mediante la herramienta de software SPSS.
