Este documento describe cómo el machine learning puede mejorar la logística de última milla a través de tres aplicaciones: 1) Predicción de tiempos de llegada mediante el análisis de datos de vehículos para responder con precisión cuándo llegará un pedido. 2) Diseño de rutas óptimas pero también atractivas para los usuarios mediante el análisis de ediciones y comportamientos de conductores. 3) Ubicación correcta de direcciones de despacho en mapas usando procesamiento de lenguaje natural para estandarizar direcciones.