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El presente trabajo se enfoca en la determinación de precios para una categoría en un supermercado. La industria del retail es relevante a nivel nacional, durante el año 2013 representó aproximadamente un 20% del PIB. Existe evidencia sobre mejoras en rendimiento mediante fijaciones de precio adecuadas. Por esto el informe presenta un vector de precios en una categoría que permite mejorar sus ingresos La metodología se basa en la realización de un modelo de predicción de demanda combinando series de tiempo con variables externas explicativas. Estas consisten en los precios propios, de productos competidores y variables de control. Los resultados se utilizan para resolver un problema de optimización. Se maximiza el ingreso en función de los precios, incluyendo restricciones para obtener una solución factible para la industria. Se trabaja finalmente con ocho productos dentro de la categoría cervezas en un supermercado de Chicago durante la década de 1990. Se utilizan cien semanas para calibrar el modelo y ocho para evaluarlo. En la predicción de demanda se logran identificar los factores temporales y precios a incluir para cada producto. Se obtienen ocho modelos con un MAPE que varía entre 28% y 70%. La optimización genera un aumento de un 54% en los ingresos totales durante las semanas evaluadas. La aplicación de la metodología permite obtener información relevante de la industria y el comportamiento de los consumidores. Si bien se obtiene un vector teóricamente óptimo, surgen dudas respecto a su confiabilidad. Un desafío mejorar la optimización de tal manera de obtener mejoras tangibles con variaciones de precio inferiores. Como trabajo futuro se plantea el estudio de la factibilidad económica y técnica de la metodología propuesta en un supermercado nacional, tomando en cuenta los beneficios, los costos y las limitaciones que pueden surgir al negociar con proveedores.