Las aleaciones de Al 7XXX de alta resistencia y bajo peso se aplican ampliamente en las industrias aeroespaciales. Se ha discutido extensamente la fisuración por corrosión bajo tensión (SCC) en estas aleaciones, y la corrosión electroquímica debe ser priorizada cuando se utilizan estos materiales en entornos atmosféricos marinos. Este trabajo obtuvo los potenciales de corrosión (Ecorr) y las tasas de corrosión de 40 aleaciones de Al 7XXX fundidas mediante pruebas de polarización potentiodinámica y pruebas de inmersión, respectivamente; luego, se utilizaron las composiciones químicas y características físicas para construir un modelo de aprendizaje automático para predecir estos parámetros. Se utilizó RFR para el modelo de predicción de Ecorr con las características Cu, Ti, Al y Zn, y GPR para la tasa de corrosión con las características de calor específico, calor latente de fusión y proporción de electrones p. Se discutió el significado físico y la razonabilidad basándose en el análisis de la morfología de corrosión y la composición precipitada. Este trabajo proporciona una referencia para el diseño de aleaciones de Al 7XXX resistentes a la corrosión y muestra un método para llevar a cabo la evaluación del mecanismo de corrosión utilizando aprendizaje automático.