El aseo social es un comportamiento generalizado en muchas especies de primates que cumple diversas funciones sociales, incluido el fortalecimiento de los vínculos sociales, el refuerzo de las jerarquías sociales y la reducción del estrés. Estudios anteriores han demostrado que el acicalamiento social se puede identificar mediante observación visual o anotación manual de señales de aceleración recopiladas de sensores conectados a animales. Sin embargo, este etiquetado manual lleva mucho tiempo y requiere conocimientos expertos. Para facilitar el seguimiento a gran escala del comportamiento de aseo social en primates salvajes, proponemos un enfoque de aprendizaje automático para la identificación automática del aseo social a partir de señales de aceleración. Desarrollamos un conjunto de datos de señales de aceleración recopiladas de babuinos salvajes (Papio anubis), que contiene más de 100 horas de aseo social y más de 500 horas de actividades de aseo no social. El conjunto de datos se utilizó para entrenar y probar una variedad de modelos de aprendizaje automático, incluidas máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión y bosques aleatorios. Nuestros resultados muestran que el mejor modelo, un bosque aleatorio, logró una precisión del 96,2 % y una puntuación F1 del 94,5 % en la identificación de eventos de aseo social. El enfoque propuesto es prometedor para la identificación automática y a gran escala del comportamiento de aseo social en animales salvajes, lo que puede contribuir a nuestra comprensión del comportamiento social de los primates y proporcionar información valiosa para los esfuerzos de conservación y gestión.