La investigación relacionó las variables Patrones de navegación y Rendimiento académico en base a una muestra de 12677 participantes en cursos virtuales implementados durante los años 2020 y 2021, los datos descargados desde una plataforma virtual se analizaron con la técnica de clustering, específicamente las técnicas bietápica y K medias, logrando identificar patrones generales y específicos, entre los generales se identificó que los participantes interactúan con los diversos objetos de aprendizaje con valores superiores o inferiores a la media, con respecto a los patrones específicos se identificó un grupo interacciona con los cuestionarios y actividades interactivas con valores superiores e inferiores a la media, también existen participantes que interactúa con los foros con valores superiores e inferiores a la media, pero muestran la tendencia a disminuir su participación hacia el final. Además, la correlación entre frecuencia de participaciones en el foro tiene una correlación baja con el rendimiento, la frecuencia de acceso y tiempo de uso del cuestionario presentan una correlación moderada con el rendimiento académico, la frecuencia de acceso y tiempo de uso de las actividades interactivas presentan una correlación que varía entre baja, moderada y muy fuerte con el rendimiento académico, en cuanto a la correlación entre momento de acceso y tipo de navegación es nula. Al analizar edad y genero de los participantes con el rendimiento académico se encontró que el género femenino y el rango de edad entre 40 a 60 años tienen un ligero mayor rendimiento académico.The research related the variables Navigation Patterns and Academic Performance based on a sample of 12,677 participants in virtual courses implemented during the years 2020 and 2021, the data downloaded from a virtual platform was analyzed with the clustering technique, specifically the two-stage and K means techniques, managing to identify general and specific patterns, among the general ones it was identified that the participants interact with the various learning objects with values higher or lower than the average, with respect to the specific patterns, a group was identified that interacts with the questionnaires and interactive activities with values higher and lower than the average, there are also participants who interact with the forums with values higher and lower than the average, but they show a tendency to decrease their participation towards the end. Furthermore, the correlation between forum participation frequency and performance is low, while frequency of access and time spent using the questionnaire are moderately correlated with academic performance. Frequency of access and time spent using interactive activities are correlated with academic performance ranging from low to moderate to very strong, while the correlation between time of access and type of navigation is zero. When analyzing participants' age and gender with academic performance, it was found that women and those aged 40 to 60 had slightly higher academic performance.