Este estudio investiga el deterioro de la resistencia al deslizamiento y la macrotextura superficial tras el mantenimiento preventivo utilizando técnicas de micro-fresado. Se recopilaron datos de campo de 31 secciones de pavimento de asfalto ubicadas en cuatro zonas climáticas en Texas. Los datos abarcan una variedad de tipos de superficie, profundidades de fresado, velocidades operativas y configuraciones de tambor. Se siguió un protocolo estandarizado de recolección de datos, con mediciones tomadas antes del fresado, inmediatamente después del tratamiento, y a los 3, 6, 12 y 18 meses post-tratamiento. Se utilizaron el número de deslizamiento y la Profundidad Media del Perfil (MPD) para evaluar las características de fricción y textura de la superficie. El conjunto de datos se reformateó en una estructura de series temporales con 930 observaciones, incluyendo variables contextuales como la zona climática, los parámetros de tratamiento y la condición superficial de referencia. Se aplicó un marco de modelado comparativo para predecir las tendencias de deterioro tanto de la resistencia al deslizamiento como de la macrotextura a lo largo del tiempo. Se evaluaron ocho modelos de regresión, incluyendo métodos lineales, basados en árboles y de conjunto, junto con un modelo Transformer de series temporales. Los resultados muestran que el modelo Transformer logró la mayor precisión de predicción para la resistencia al deslizamiento ( = 0.981), mientras que Random Forest tuvo el mejor desempeño en la predicción de macrotextura ( = 0.838). Los hallazgos indican que la degradación de las características superficiales después del mantenimiento preventivo es no lineal y está influenciada por una combinación de factores ambientales y operativos. Este estudio demuestra la efectividad del modelado basado en datos para apoyar a las agencias de transporte en la previsión del rendimiento del pavimento y la planificación del mantenimiento.