El análisis estadístico de la distribución espacial de puntos en el plano es clave en campos como la ecología, la biología y las ciencias de la Tierra, ya que permite identificar si los elementos presentes en una región interactúan entre sí o se ubican de manera independiente. Una de las herramientas clásicas para este fin es la función K de Ripley, que resume la acumulación de puntos en torno a una distancia dada, aunque su interpretación suele ser difícil y depende de condiciones ideales que no siempre se cumplen. Por otro lado, la función de correlación por pares ofrece una lectura más clara de las interacciones a escalas específicas, pero su cálculo directo puede resultar costoso y poco estable en escenarios complejos. Debido a que ambas funciones están vinculadas matemáticamente, este proyecto se orienta a diseñar métodos que permitan obtener la función de correlación a partir de la función K de Ripley de forma más eficiente y precisa, con el propósito de mejorar el análisis de la estructura espacial y fortalecer las inferencias estadísticas en estudios de patrones puntuales.