This paper explores some relationships between the Economics and some of the current paradigms that define the methodologies and models of artificial intelligence. The approach that stands out is the paradigm of mathematical principles of automated learning or machine learning, as well as the contribution of computational economics and economy of complexity on models based on agents in the paradigm of biological principles. In this research are shown some information schemes that distinguish a standard model of automated learning and conventional econometrics, later the visions are developed. Finally, the importance of precision in the machine learning classifier models in the technology industry is explained.En este documento se exploran algunas relaciones entre la economía y algunos de los paradigmas actuales que definen las metodologías y modelos de inteligencia artificial. La aproximación que se destaca es el paradigma de principios matemáticos de aprendizaje automatizado o machine learning , así como la contribución de la economía computacional y economía de la complejidad sobre modelos basados en agentes en el paradigma de principios biológicos. En esta investigación se muestran algunos esquemas de información que distinguen un modelo estándar de aprendizaje automatizado y la econometría convencional, más adelante se desarrollan las visiones. Finalmente, se explica la importancia de la precisión en los modelos clasificatorios de machine learning en la industria de tecnología.