O objetivo deste trabalho é propor um método capaz de evidenciar à agricultura a melhor forma de se comparar a produtividade observada no campo com a produtividade máxima econômica, a qual depende de outros fatores que não somente os determinantes e os limitantes. Dessa forma, a partir de modelagem matemática e estatística, baseadas em dados reais e estimados, o trabalho propõe metodologia robusta, viabilizando a toda a agricultura evidências para a melhor tomada de decisão no campo. Para aferia a produtividade máxima econômica, são necessárias informações de preços e custos, logo este trabalho realizou simulações para estas variáveis. Ao todo, foram gerados três cenários: o primeiro tem o desvio padrão do coeficiente angular da curva de custo total calculado de maneira empírica; o segundo apresenta o desvio padrão deste coeficiente calculado com base no coeficiente de variação da série de preços; e, por fim, o terceiro utiliza o coeficiente de variação dos custos fixos como um approach ao desvio padrão do coeficiente angular dos custos totais. Ademais, estes cenários foram testados sobre três diferentes distribuições às variáveis. Para a distribuição normal dos dados, o segundo cenário foi o que mais se aproximou da realidade local. Todavia, ao se considerarem as distribuições normais truncadas das variáveis e as distribuições que mais se adequassem a elas, notou-se que o primeiro cenário foi aquele mais aderente à realidade nacional de lavouras de grãos de soja. Portanto, com base em todas as combinações feitas a partir das 100 simulações calculadas às variáveis endógenas do modelo, para cada cenário e tipo de distribuição, foi possível observar que, de fato, no Brasil, a produtividade máxima econômica, intrinsicamente, é alcançada pelos produtores rurais. Em outras palavras, uma vez que o agricultor tem observado relações de troca entre receitas e custos cada vez mais deterioradas ao longo do tempo, este tem focado em controlar os aumentos de produtividade no campo, a fim de garantir suas margens. É isso que apontam os valores endógenos utilizados na modelagem da produtividade máxima econômica média, seja qual for o cenário estudado. Caso demandem-se aumentos de produtividade, assim como todos os cenários apontam a possibilidade, tem-se a necessidade de preços de comercialização mais altos. Contudo, vale destacar que a precificação do grão ocorre através do mercado, transformando o produtor em tomador de preços, apertando-o ainda mais na concessão de novas tecnologias que fomentem avanços de produtividade. Por fim, apresentou-se o IDK, índice adimensional com o foco em demonstrar espaços para ganhos de produtividade aos agricultores. De maneira simplificada, o IDK aponta, a partir da relação de custos e despesas, a possibilidade de maiores ganhos de produtividade, sem que as margens sejam deterioradas e, assim, a renda se mantenha no campo. This article proposes a method able to evidence, for agriculture, the best way to compare the yield observed in the filed with the maximum economic productivity, which depends of others factors, different than the determinants and limiting. Thus, based on mathematical and statistical modeling, funded on real and estimated data, the article proposes a robust methodology, providing all agriculture with evidence for better decision-making in the field. Three scenarios were created to validate the one which most adapted to the reality of Brazilian grain crops. The first one, considered the standard deviation of the total cost slope as an empirical observation. The second one uses the coefficient of variation of the price series to estimate the standard deviation of the total cost slope. And, finally, the last scenario considers the fixed cost’s coefficient of variation to estimate the standard deviation of the total cost slope. It was possible to conclude that the second scenario, with the standard deviation given by the variation coefficient of the fix cost time series, was the best adapted to the reality. In this sense, from all the combinations made from the 100 simulations calculated to the endogenous variables of the model, it was possible to observe that, indeed, in Brazil, the maximum economic productivity is intrinsically achieved by rural producer. In other words, once the farmer has been observing exchange ratios between revenues and costs increasingly deteriorated over time, they have focused on controlling productivity increases in the field, in order to guarantee their margins. This result is shown by the endogenous values utilized in the modeling of the average maximum economic productivity, whatever the scenario. If raises in productivity are demanded, like the possibility showed by the second scenario, it is necessary to higher marketing prices. However, the farmer is a price taker, which tightens them even further in granting new technologies that foster productivity advances. Finally, the article introduces the IDK, a dimensionless index focused in demonstrating possibilities of productivity gains for farmers. In a simplified way, the IDK points out, from the cost and expense ratio, the possibility of greater productivity gains, without the margins being deteriorated and, thus, the income remains in the field.