Las personas con diabetes son propensas a desarrollar complicaciones médicas, especialmente si no reciben el tratamiento adecuado de su enfermedad. Dentro de las complicaciones crónicas más comunes en los diabéticos se encuentran la retinopatía diabética, la nefropatía diabética y el pie diabético que son algunas de las principales causas de ceguera, daño renal y necesidad de amputación. Una de las dificultades en la detección de estos padecimientos es que muchas veces se presentan de manera asintomática, incluso en etapas avanzadas cuando las opciones de tratamiento ofrecen pocas garantías de mejorar la calidad de vida del paciente, por lo que la mejor vía para combatir estas enfermedades es la prevención. La alta prevalencia y gravedad de estas complicaciones sugiere la necesidad de crear una aplicación que ofrezca a los médicos una alternativa computacional en la identificación y tratamiento de estas enfermedades. Es por eso que esta tesis propone el desarrollo de una aplicación Web que, utilizando Minería de Datos, realice la predicción de la aparición de complicaciones en pacientes con Diabetes Tipo II en la región de Orizaba, además de la generación de una Ontología que provea de cuidados preventivos y recomendaciones farmacológicas para evitar o retrasar la aparición de estas complicaciones. Con el desarrollo de la aplicación, se les proporcionará a los profesionales de la salud una alternativa computacional a los métodos convencionales existentes en la identificación de estas enfermedades y además se ayudaría en el proceso de toma de decisiones, como por ejemplo reforzar un diagnóstico médico o identificar pacientes en potencial riesgo de padecer estas complicaciones. De igual forma, con la herramienta el médico obtendría rápidamente recomendaciones personalizadas en el tratamiento farmacológico y no farmacológico del paciente, intentando así proporcionar un tratamiento integral para su enfermedad y mantenerlo en buen estado de salud para retrasar la aparición de complicaciones.