Carbonell Martínez, AlejandroFerrer Gisbert, José MiguelGarcía Milla, Juan JoséTemporal Coelho, ArturSanz Albillo, Carmen IsabelGonzález Legidos, María JoséBarón Orozco, Alejandro2026-06-192026-06-192025-12-019788413963143https://riunet.upv.es/handle/10251/236428[ES] Este artículo presenta el desarrollo y la implementación de AI4GreenEquityScore, un modelo basado en inteligencia artificial diseñado para explicar las variaciones en la cobertura verde urbana en las ciudades españolas. Aprovechando indicadores sociodemográficos, medioambientales y urbanísticos, el modelo proporciona información personalizada para optimizar las zonas verdes urbanas. AI4GreenEquityScore emplea metodologías de aprendizaje automático, como la regresión Extra Trees, con análisis de valor SHAP para asegurar una interpretación adecuada de los resultados y una ponderación justificada de su importancia. Esta innovación apoya la toma de decisiones para una distribución equitativa del verde urbano, abordando los retos medioambientales y sociales mediante la capacidad explicativa del modelo en múltiples entornos urbanos.[EN] The paper presents the development and implementation of AI4GreenEquityScore, an artificial intelligence-based model designed to explain variations in urban green coverage across Spanish cities. By leveraging socio-demographic, environmental, and urban planning indicators, the model provides personalized insights to optimize urban green areas. AI4GreenEquityScore employs machine learning methodologies, such as Extra Trees regression, with SHAP value analysis for variable importance, ensuring interpretability and adaptability. This innovation supports decision-making for equitable urban greenery distribution, addressing environmental and social challenges through the model's explanatory power in multiple urban settings.11Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)Inteligencia artificialZonas verdes urbanasToma de decisionesEquidad verdeArtificial intelligenceUrban green areasDecision-makingGreen equityComunicación en congreso10.4995/SIIU2025.2025.19773Abierto