En esta investigación se analizó cómo la Analítica de Datos y el Machine Learning pueden aplicarse en los procesos odontológicos para mejorar la detección temprana de enfermedades y ofrecer soluciones más rápidas a los pacientes. La inteligencia artificial, los algoritmos y la recopilación de datos permiten obtener resultados predictivos y correctivos. El proyecto utilizó una metodología que involucró el desarrollo de software y la integración de analítica de datos en la herramienta PowerBI. Se transformó la información de la EPS COMPENSAR en archivos de Excel y se creó una base de datos mediante la normalización de tablas y el proceso de ETL. Esto permitió analizar y definir la arquitectura de software, un modelo relacional y los entornos Frontend y Backend a través de una API autónoma, obteniendo resultados más precisos mediante algoritmos, probabilidades matemáticas y operaciones sistemáticas. El objetivo principal fue optimizar la información desordenada de múltiples archivos y darle sentido a través de una aplicación web útil para la empresa. Se establecieron los requerimientos funcionales y no funcionales, aclarando el rumbo del proyecto y proporcionando una plataforma fácil de usar para los funcionarios. Como conclusión, se prototipó un sistema que integra los datos necesarios para su correcta analítica.