A preparação social é um comportamento generalizado em muitas espécies de primatas que desempenha várias funções sociais, incluindo o fortalecimento dos laços sociais, o reforço das hierarquias sociais e a redução do stress. Estudos anteriores mostraram que a preparação social pode ser identificada por observação visual ou anotação manual de sinais de aceleração coletados de sensores acoplados a animais. No entanto, essa rotulagem manual é demorada e requer conhecimentos especializados. Para facilitar o monitoramento em larga escala do comportamento de preparação social em primatas selvagens, propomos uma abordagem de aprendizado de máquina para identificação automática de preparação social a partir de sinais de aceleração. Desenvolvemos um conjunto de dados de sinais de aceleração coletados de babuínos selvagens (_Papio anubis_), contendo mais de 100 horas de preparação social e mais de 500 horas de atividades de preparação não social. O conjunto de dados foi usado para treinar e testar uma variedade de modelos de aprendizado de máquina, incluindo máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão e florestas aleatórias. Nossos resultados mostram que o melhor modelo, uma floresta aleatória, alcançou uma precisão de 96,2% e uma pontuação F1 de 94,5% na identificação de eventos de aliciamento social. A abordagem proposta é promissora para a identificação automática e em larga escala do comportamento de preparação social em animais selvagens, o que pode contribuir para a nossa compreensão do comportamento social dos primatas e fornecer informações valiosas para os esforços de conservação e gestão.