La Inteligencia Energética es un constructo de reciente definición y validación que ofrece una comprensión profunda de la inteligencia humana al integrar las dimensiones emocional, espiritual y física. Este estudio aplica un enfoque basado en datos para predecir la Inteligencia Energética. Nuestro objetivo de investigación radica en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para modelar y predecir la Inteligencia Energética utilizando datos comúnmente recopilados en contextos organizacionales. Recopilamos respuestas mediante encuestas estructuradas y empleamos diversos algoritmos de aprendizaje supervisado para construir modelos predictivos. El rendimiento del modelo se evaluó utilizando métricas estándar, obteniéndose los mejores resultados con un R² de 0,73 mediante modelos optimizados y simplificados, lo cual es un resultado prometedor para una tarea de predicción con fundamento psicológico. Entre los predictores clave se incluyeron variables como el Flujo, el Florecimiento y la Vitalidad Emocional, que surgieron consistentemente como características relevantes en el entrenamiento del modelo. Estos hallazgos demuestran el potencial del aprendizaje automático para respaldar la investigación psicológica y ofrecer herramientas prácticas para la evaluación y el desarrollo de la Inteligencia Energética en entornos aplicados. Nuestro trabajo resalta el valor de integrar metodologías de IA con la teoría psicológica para permitir perspectivas basadas en datos sobre el potencial y el bienestar humanos.