El pronóstico de precipitaciones ha sido una preocupación constante para la humanidad desde la antigüedad, dada su importancia en la vida diaria, tanto para la gestión de recursos hídricos como para la prevención de catástrofes naturales. La ausencia de un mecanismo confiable y preciso para predecir el inicio de las precipitaciones ha motivado la presente investigación, cuyo objetivo es desarrollar un algoritmo hidroinformático para el pronóstico de precipitaciones, orientado a su futura implementación en sistemas de alerta temprana. El área de estudio se centra en la zona metropolitana del Estado de Querétaro, y se fundamenta en el modelo de pronóstico CRHUDA. Utilizando una metodología de investigación basada en diseño, se generaron múltiples iteraciones en la fase de desarrollo y pruebas, explorando diversas soluciones desde la comprobación y análisis de sensibilidad del modelo CRHUDA, hasta el desarrollo de una red neuronal artificial LSTM para predecir el inicio de la precipitación. Este proceso culminó en la conclusión de la necesidad de crear una arquitectura completa que, siguiendo principios de arquitectura de software, permitiera generar una solución robusta, mantenible y capaz de ofrecer pronósticos más precisos que los obtenidos mediante un único modelo.