Con el paso del tiempo se evidencia el incremento en la cantidad de personas que padecen diabetes mellitus tipo dos a lo largo del mundo. Según la Organización Mundial de la Salud, desde el año 1980 hasta la actualidad la cantidad de personas con esta patología ha crecido en más de 4 veces su valor original, por lo que afirma que, en una sola generación, la diabetes pasó de ser una rareza a una epidemia crónica y progresiva. Hasta el momento, no se ha abordado el tratamiento de la prediabetes como un medio de prevención de la aparición de diabetes, a pesar que las investigaciones realizadas en los últimos años aseguran que una intervención oportuna puede disminuir en aproximadamente un 58% la progresión de prediabetes a diabetes mellitus tipo2. Este trabajo tiene por objeto aplicar un modelo de clasificación que permita identificar de manera temprana potenciales complicaciones que pueden desembocar en el aparecimiento de la diabetes tipo dos, generando así una alternativa para la disminución del gasto público en la remediación de sus síntomas y su posible aplicación como política pública de prevención. Este modelo se desarrolla basado en los resultados obtenidos desde el año 2011 hasta el año 2016 de la encuesta estadounidense NHANES, los cuales miden diversos criterios de salud y nutrición de los encuestados, utilizando un algoritmo de inteligencia artificial que induce la creación de un árbol de clasificación. Esta aproximación metodológica nos permite hallar un árbol de clasificación optimista que presenta un nivel de acierto del 77.8% y posee un diseño amigable con el usuario.