Sewer deterioration is a problem that affects many cities of the world. This affects the structural state of the sewer systems, as well as its hydraulic capacity and the service level. As a consequence, the sewer system stakeholders are working on the development of a proactive sewer management to make decision in time and avoid public emergencies. Therefore, the objective of this work was to predict the variable state using a clustering algorithm (k-means) in Bogotá’s sewer pipes based on its physical characteristics. Among the most representative results was to find a relationship between pipes’ characteristics and their structural state (chi-squared). Furthermore, the slope and ground level variables were the most related ones to the state of the pipes. The detected relationships are linear and can be used to make management decisions when pipes are clustered and the clusters are mapped on a principal component plane.El deterioro de los sistemas de alcantarillado es un problema que afecta a las ciudades, no solo en su estado estructural sino también en su capacidad hidráulica y nivel de servicio. En consecuencia, los encargados del sistema de alcantarillado están trabajando en el desarrollo de una gestión proactiva para tomar decisiones a tiempo y evitar emergencias públicas. Es por esto que el objetivo de este trabajo fue predecir la condición de las tuberías en la ciudad de Bogotá utilizando algoritmos tipo cluster (k –means), para discriminar las tuberías que tienen buena condición estructural de las que no. Entre los resultados más sobresalientes se encontró una relación entre las características estructurales de las tuberías y su estado (prueba Chi – cuadrado) siendo la pendiente y la profundidad las variables más relacionadas con el estado de las tuberías. Adicionalmente, estas relaciones encontradas resultaron lineales al agrupar las tuberías en un plano de componentes principales.