En este artículo se propone un sistema de clasificación para la identificación y la prevención de accidentes laborales en las bodegas de almacenamiento de fibra en una empresa de pulpa de papel. Eso se hace con base en el análisis de variables que incluyen la circulación de peatones, bobcat, tractocamiones, acceso, zonas de circulación peatonal y barandas. La metodología propuesta define y entrena el sistema propuesto con datos recopilados en planta respecto a accidentalidad e incidentes laborales. Se compararon los resultados de tres algoritmos: redes bayesianas, naive bayes y árboles de decisión. Los resultados muestran que, en el 90% de los casos, el clasificador de arboles de decisión J48 identifica correctamente los casos posibles de accidentalidad laboral. Se concluye que la identificación de los atributos que generan la ocurrencia de incidentes y accidentes laborales, permite generar un árbol de decisión C4.5 (J48) que sirve de herramienta y soporte para labores de prevención de accidentes laborales.