This thesis investigates the feasibility of supervised learning models in the decision-making problem to package products and predict an optimal packaging solution. The decision-making problem was broken down into a multi-class classification and a regression problem using relevant literature. Supervised learning models from the field of logistics were shortlisted namely; Generalized Linear Models, Support Vector Machines, Random Forest and Gradient Boosted Trees using CatBoost. The performance of the models were evaluated based on relevant metrics, interpretability and ease of implementation. The results from this thesis show that the Random Forest model had the best performance on all the aforementioned criteria in both the classification and regression problems. / Denna avhandling undersöker möjligheten att genomföra övervakade inlärningsmodeller i syfte att förbättra beslutsprocessen kring produktpaketering samt att förutsäga en optimal förpackningslösning. Beslutsfattandeprocessen bröts ner i klassificeringsdelar samt ett regressionsproblem med hjälp av relevant litteratur. De övervakade inlärningsmodeller från logistikområdet som har använts är ”Generalized Linear Models”, ”Support Vector Machines”, ”Random Forest” och ”Gradient Boosted Trees using CatBoost”. Modellerna har utvärderades utifrån relevanta mätvärden, tolkbarhet och enkelhet avseende implementering. Resultaten i denna avhandling visar att ”Random Forest”-modellen har bäst prestanda på alla ovannämnda kriterier, både vad gäller klassificerings- och regressionsproblemen.