The circular economy (CE) has been adopted as an alternative to the linear economic model, since it transforms the way products are designed and consumed. Agri-food chains are key to ensuring the transition to a sustainable development model in line with the principles of CE. This study sought to implement the concepts of circular economy at the Ecuador's banana production chain, through the design of prospective from the exhaustive diagnosis of the main processes of the chain. The research was conducted from 2020 to 2022. The studied checklist included 91 items grouped into nine dimensions: source or supply of materials, design, manufacturing, economic circle, distribution and sales, consumption and use, 4R, re-manufacturing, and sustainability. A medium circular economy level (CEL) was evaluated (2.69 points out of 5). Two machine learning techniques (MLTs) were also applied support vector machine (SVM), (with three types of kernel: radial, linear and polynomial) and a neural network (NN). In relation to the Spearman correlation coefficients of the application of the techniques to the study cases, they were higher than 0.90. The most reliable was the SVM Regression-Linear Kernel, which had a coefficient close to 1. Finally, various value-adding options are proposed in order to take advantage of the large amount of waste generated in the banana production system. The proposed options include value-augmentation processes, ranging from organic fertilizers, biofuels, materials for wastewater treatment, and the production of bioplastics and nanoparticles, which can be implemented using the CE approach.La economía circular (EC) se ha adoptado como una alternativa al modelo económico lineal, ya que transforma la forma en que se diseñan y consumen los productos. Las cadenas agroalimentarias son clave para asegurar la transición a un modelo de desarrollo sostenible en línea con los principios de la EC. Este estudio buscó implementar los conceptos de economía circular en la cadena productiva bananera del Ecuador, a través del diseño de prospectiva a partir del diagnóstico exhaustivo de los principales procesos de la cadena. La investigación se realizó de 2020 a 2022. La lista de verificación estudiada incluyó 91 ítems agrupados en nueve dimensiones: fuente o suministro de materiales, diseño, fabricación, círculo económico, distribución y ventas, consumo y uso, 4R, refabricación y sostenibilidad. Se evaluó un nivel medio de economía circular (CEL) (2,69 puntos sobre 5). También se aplicaron dos técnicas de aprendizaje automático (MLTs) máquina de vectores soporte (SVM), (con tres tipos de kernel: radial, lineal y polinomial) y una red neuronal (NN). En relación a los coeficientes de correlación de Spearman de la aplicación de las técnicas a los casos de estudio, fueron superiores a 0,90. El más confiable fue el SVM Regression-Linear Kernel, el cual tuvo un coeficiente cercano a 1. Finalmente, se proponen diversas opciones de agregación de valor para aprovechar la gran cantidad de residuos generados en el sistema de producción de banano. Las opciones propuestas incluyen procesos de aumento de valor, que van desde fertilizantes orgánicos, biocombustibles, materiales para el tratamiento de aguas residuales y la producción de bioplásticos y nanopartículas, que pueden implementarse utilizando el enfoque de CE.