El aumento del aporte energético por parte de las centrales eólicas dentro de la matriz de energías renovables no convencionales de Chile, crea la imperiosa necesidad de desarrollar herramientas que ayuden a gestionar el funcionamiento de parques eólicos, y en particular de los aerogeneradores que lo componen, con el fin de hacer más eficiente la integración y manejo en el sistema interconectado. En esta línea, el propósito de este trabajo es desarrollar un modelo predictivo para la potencia generada en un aerogenerador en base a series de tiempo históricas de variables atmosféricas del lugar donde éste se encuentra. El trabajo de memoria presenta los resultados de la implementación de un modelo SARIMA (siglas en inglés de Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average) y un modelo de persistencia, para predicción de velocidad de viento a horizontes de tiempo de uno y cinco pasos en una escala de tiempo de una hora por cada paso, resultados que luego son transformados a potencia eléctrica por medio de la curva de potencia del aerogenerador considerado. La investigación conecta los campos de la física, generación de energía y de teoría de estimación. Mientras que el primero aporta las ecuaciones con las cuales se describe el viento en la atmósfera y el segundo aporta la base técnica con la cual se relaciona la velocidad del viento con la potencia generada por un aerogenerador, el tercero entrega las herramientas para poder realizar predicción a distintos horizontes por medio de series de tiempo. Por ello, el reporte comienza por los fundamentos físicos que describen la velocidad del viento en la atmósfera, para seguir con los principios técnicos de un aerogenerador y continúa mencionando técnicas utilizadas en el ámbito de la predicción. Además, se trabaja con datos muestreados durante el año 1990 en la localidad de Punta Lengua de Vaca y que fueron obtenidos por el proyecto EOLO del Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile. Los resultados de este trabajo permitieron conocer las limitaciones, ventajas y desventajas que poseen tanto el modelo de persistencia como los modelos SARIMA en el ámbito de predicción. En la misma línea, se cuantificó por medio de indicadores de desempeño la exactitud en las predicciones realizadas usando ambos modelos, para finalmente compararlos bajo distintos horizontes de predicción y usando datos de distintos lugares. Finalmente se concluye que el modelo SARIMA puede ser utilizado para predicción de potencia generada en un aerogenerador y que, en comparación con el modelo de persistencia, presenta mejores resultados en predicción a cinco pasos, pero no así en el caso de predicción a un paso, donde la relación se invierte.