Diseñar metales de aporte para soldadura con baja susceptibilidad a la fisuración y alta resistencia es esencial en la soldadura de metales base a baja temperatura, como el acero inoxidable austenítico, que se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones. Aún no se ha desarrollado un modelo de resistencia para metales de soldadura utilizando consumibles de acero inoxidable austenítico. En este estudio, se desarrolló con éxito dicho modelo. Se desarrollaron y analizaron dos tipos de modelos: modelos de regresión múltiple convencional y modelos basados en aprendizaje automático. Las variables de entrada para estos modelos fueron la composición química y la entrada de calor por unidad de longitud. El análisis de regresión múltiple utilizó cinco variables de entrada estadísticamente significativas a un nivel de significancia de 0.05. Entre los modelos de predicción que utilizan aprendizaje automático, el modelo de regresión lineal por pasos mostró el mayor valor del coeficiente de determinación (R2) y demostró ventajas prácticas a pesar de tener un error porcentual absoluto medio (MAPE) ligeramente más alto que los modelos de regresión de proceso gaussiano. El modelo de regresión múltiple convencional exhibió un R2 más alto (0.8642) y un MAPE más bajo (3.75%) que los modelos predictivos basados en aprendizaje automático. En consecuencia, los modelos desarrollados en este estudio predijeron eficazmente la variación en la resistencia al rendimiento resultante de la dilución durante la soldadura de acero de alto manganeso con consumibles de soldadura a base de acero inoxidable. Además, estos modelos pueden ser fundamentales en el desarrollo de nuevos consumibles de soldadura, asegurando así los niveles de resistencia al rendimiento deseados.