El MAE (Mean Absolute Error) promedia el valor absoluto de la diferencia entre cada predicción y su valor real, sin elevar al cuadrado esas diferencias, lo que lo hace menos sensible que el RMSE ante errores puntuales muy grandes.
Cuándo se prefiere sobre el RMSE
Es preferible cuando todos los errores, grandes o pequeños, deberían pesar de forma proporcional a su magnitud, sin dar una penalización adicional desproporcionada a los errores más extremos, o cuando se quiere una métrica más fácil de interpretar directamente en las unidades originales del problema.