La creciente concentración de gases de efecto invernadero está amplificando el riesgo global de sequía en la productividad de los cultivos. Este estudio buscó investigar los efectos de la sequía en el crecimiento de plántulas de maíz (L.). Se emplearon un total de 78 híbridos de maíz en este estudio para replicar las condiciones de sequía a través del método de enmacetado. Las plántulas de maíz fueron sometidas a un período de 10 días de ruptura de agua siguiendo un ciclo de riego estándar hasta que alcanzaron la etapa del tercer collar de hoja (V3). Se evaluaron parámetros como la altura de la planta, el diámetro del tallo, el contenido de clorofila y el número de raíces. Los ocho rasgos fenotípicos incluyen los pesos frescos y secos de las partes aéreas y subterráneas. Se emplearon tres métodos de aprendizaje automático: bosque aleatorio (RF), vecino más cercano (KNN) y aumento de gradiente extremo (XGBoost) para analizar sistemáticamente los rasgos relevantes de la tolerancia a la sequía de las plántulas de maíz y evaluar su rendimiento predictivo al respecto. Los hallazgos indicaron que la altura de la planta, el peso aéreo y el contenido de clorofila constituyeron los índices principales para el fenotipado de las plántulas de maíz bajo condiciones de sequía. El modelo XGBoost demostró un rendimiento óptimo en las tareas de clasificación (AUC = 0.993) y regresión (R = 0.863), estableciéndose como el modelo de predicción más efectivo. Este estudio proporciona una base para la viabilidad y fiabilidad de la selección de variedades de maíz tolerantes a la sequía y la refinación de estrategias de mejora de precisión.