La posibilidad de que una persona desarrolle una enfermedad cardiovascular en un periodo específico se conoce como riesgo cardiovascular. Este riesgo está influido por factores como la obesidad, el tabaquismo, la diabetes mellitus, la hipertensión arterial y la dislipidemia. El presente estudio tuvo como objetivo principal estimar dicho riesgo utilizando la escala ASCVD Risk Estimator Plus en el personal administrativo de la Universidad Autónoma de Chiriquí (UNACHI), en la provincia de Chiriquí, durante 2025. Para ello, se aplicaron encuestas para recabar antecedentes médicos y hábitos de vida, y se realizaron pruebas bioquímicas para medir colesterol total, HDL, LDL y triglicéridos, además de evaluar presión arterial, peso, talla y circunferencia abdominal. La muestra estuvo compuesta por 104 personas, 70 mujeres y 34 hombres, con edades entre 40 y 75 años. Los resultados indicaron que el 67.3% del personal presentó bajo riesgo cardiovascular, un 14.4% riesgo límite, un 12.5% riesgo intermedio y un 5.8% riesgo alto, conforme a la escala ASCVD. Se encontró una asociación estadísticamente significativa entre la edad, la diabetes mellitus y el nivel de riesgo cardiovascular (p < 0.05), confirmando que el envejecimiento y las alteraciones glucémicas son factores clave para el desarrollo de estas enfermedades. Los factores predominantes fueron hipertensión arterial, dislipidemia, obesidad y diabetes, mientras que el tabaquismo mostró baja prevalencia. Adicionalmente, se identificó una mayor proporción de riesgo intermedio y alto en hombres, en tanto que la mayoría de las mujeres presentó riesgo bajo. En conclusión, el estudio refleja que, aunque una mayoría del personal administrativo de la UNACHI tiene bajo riesgo de enfermedad cardiovascular, existe un grupo considerable con factores predisponentes, particularmente diabetes e hipertensión que requieren monitoreo preventivo. Por ello, se recomienda fortalecer los programas académicos para fomentar la salud, incentivar la actividad física, mejorar los hábitos alimenticios y aumentar el tamaño de la muestra en investigaciones futuras para evitar sesgos y obtener estimaciones más fiables.