O presente trabalho tem como objetivo apresentar o Modelo Preditivo para a Bacia do Rio Poti, área que abrange os estados do Piauí e Ceará. A partir dos levantamentos arqueológicos realizados para a área de estudo, deu-se início a organização sistemática dos dados digitais, viabilizados por um Sistema de Informação Geográfica (SIG) que reúne as informações sobre os sítios arqueológicos registrados (variáveis dependentes) e os compartimentos ambientais (geológicos, geomorfológicos, hidrográficos e solos) que representam as variáveis independentes do modelo. A construção do Modelo Arqueológico Preditivo ocorre conjuntamente pelo uso dos softwares livres QGIS 3.16 e Programa R, sendo selecionado o algoritmo Random Forest com sua abordagem baseada em árvores de decisões. Este algoritmo é capaz de realizar análise sobre um grande conjunto de dados e envolve o método de Machine Learning, que possibilita aprender com os dados e assim realizar as previsões, indicando os graus de probabilidade de identificar sítios arqueológicos ao longo da bacia. Com base nestas correlações e produtos, foram avaliados e discutidos as possibilidades, as áreas, os potenciais e o implemento de um ou mais modelos preditivos para a Bacia do rio Poti.