Este trabajo de investigación presenta el desarrollo de un modelo experimental basado en Internet de las Cosas (IoT) para el monitoreo y control de variables críticas en la cadena de frío, como temperatura, humedad y ubicación, desde el transporte hasta la venta al cliente final. El modelo propuesto se compone de tres etapas: censado de datos, interconexión de sensores a la nube mediante un servidor MQTT, y análisis de datos para generar indicadores clave que optimicen la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida de la cadena de frío. La investigación incorpora una evaluación matemática que modela el flujo de información, el comportamiento de las variables monitoreadas y la eficiencia operativa del sistema propuesto. Se desarrollaron ecuaciones y algoritmos para representar el desempeño de la solución IoT y predecir su respuesta en condiciones reales. Además, se emplearon simulaciones computacionales utilizando datos que replican escenarios típicos de operación de la cadena de frío. Estas simulaciones permiten analizar el impacto de las variaciones en las variables críticas y validar la eficacia del sistema para identificar patrones, mejorar la gestión y optimizar procesos. La implementación de la solución propuesta proporcionara a los actores de la cadena de frío (como productores, distribuidores y minoristas) acceso en tiempo real a información crítica sobre la calidad y seguridad de los productos en tránsito. Esto permitirá una gestión más eficiente y oportuna de la cadena de frío, asegurando que los productos mantengan condiciones óptimas de temperatura y humedad en todo momento, lo que contribuirá a reducir pérdidas económicas y a incrementar la satisfacción del cliente final. Este estudio constituye una contribución significativa al desarrollo tecnológico, ya que integra herramientas avanzadas como simulaciones computacionales y una evaluación matemática robusta, garantizando la viabilidad y escalabilidad del modelo propuesto. Asimismo, la solución planteada puede ser utilizada como una referencia práctica y detallada para el diseño e implementación de proyectos similares en el futuro, destacando su potencial para optimizar la calidad, seguridad y eficiencia en la gestión de productos perecederos dentro de la cadena de frío.