El desarrollo de nuevos modelos matemático-estadísticos que se adapten a los desafíos científicos actuales y cuya implementación computacional sea eficiente constituye uno de los retos constantes en las ciencias aplicadas e ingenierías. La ciencia de datos espaciales y espacio-temporales se dedica al análisis de las distribuciones espaciales de patrones y relaciones de datos en una región geográfica predefinida. La estadística espacial y espacio-temporal se fundamenta en la dependencia entre observaciones, asumiendo principalmente que los valores espaciales cercanos están asociados de alguna manera. La imperante necesidad de modelar fenómenos recurrentes en diversos escenarios, como el medio ambiente, meteorología, geología, epidemiología, criminología y astronomía, entre otros, motiva la exploración de las teorías más recientes disponibles en la literatura y la adopción de los últimos avances tecnológicos. El objetivo es establecer un sólido puente de conexión entre la estadística y la geografía. La fusión de estas dos disciplinas ha experimentado un avance extraordinario en las últimas dos décadas, incorporando el espacio y el tiempo como ejes fundamentales en el análisis y modelado estadístico. Mi área principal de investigación, tanto metodológica como aplicada, se centra en la estadística espacial y espacio-temporal. Mi enfoque se dirige específicamente hacia la investigación en procesos puntuales, con un énfasis especial en la detección y clasificación de clústeres, la anisotropía geométrica, la predicción de la intensidad, los procesos marcados y la minería de datos mediante características globales y locales de primer y segundo orden. Adicionalmente, estoy interesado en la extensión de las herramientas clásicas de la estadística espacial para adaptarlas a nuevos escenarios. Estos escenarios incluyen el análisis de datos en redes lineales, datos espaciales en la esfera, datos en coordenadas paralelas y datos con atributo funcional. Mi investigación abarca también la estadística no paramétrica, la teoría de distribuciones, el análisis multivariado y las series de tiempo. La mayor parte de mi trabajo encuentra su motivación en aplicaciones concretas en campos como la Ecología, Meteorología, Epidemiología, Sismología, Astronomía y Criminología. Además, otro de mis intereses fundamentales es la estadística computacional, especialmente en el contexto de "The R Project for Statistical Computing", sus paquetes y el desarrollo de métodos computacionales para procesos puntuales espaciales y espacio-temporales.