Abstract. A soja é uma das culturas de maior importância econômica no mundo sendo o Brasil é o maior produtor mundial desse grão. Conhecer a produtividade nem sempre é possível já que estes vem atrelados ao tipo de tecnologia que a fazenda possui e permite avaliar de forma indireta a qualidade do manejo. Assim, objetivou-se estimar a produtividade da cultura da soja na safra 21/22 no sudoeste goiano com o uso de índices de vegetação e Machine Learning. Foram utilizados os índices de vegetação EVI, NDRE, NDVI, NDWI e os valores de reflectância da composição RGB do satélite Sentinel 2A e 2B, imagens harmonizadas, livres de nuvens com uma antes da semeadura, durante a lavoura e uma imagem após a colheita. Foram obtidos pontos aleatórios para cada uma das seis classes de produtividade e atribuídos os valores dos índices de vegetação para cada data e classe. A matriz de dados foi processada na plataforma do Google Colaboratory utilizando o classificador Random Forest do pacote Scikit-Learn. Avaliando todos os parâmetros permitidos pelo Random Forest, o melhor Score (0,6825), para estimar a produtividade da soja, foi obtido utilizando os parâmetros critério gini, 85% de amostras e 120 estimadores, utilizando todas as imagens recorrentes do período da safra 21/22 e imagens antes da semeadura e após da colheita.