Este documento describe el proceso de inteligencia de negocios espacial aplicado en el sector salud a la E.S.E Hospital San Vicente de Paul de Paipa (Colombia), en donde mes a mes, se deben analizar los sectores de presencia de enfermedades cronicas en los usuarios, pero, al contar con diferentes fuentes de datos se vuelve una tarea manual tediosa y con resultados no veridicos. Debido a lo anterior se planteo la aplicacion de tecnologia que permitiera la visualizacion geografica del indice de enfermedades cronicas, que afectan a los usuarios del hospital con el fin de permitir a los funcionarios tener resultados reales para analizar posibles factores de riesgo, ademas, de aplicar campanas de promocion y prevencion especificas que permitan a la comunidad mejorar su calidad de vida. Para el desarrollo del proceso se usaron herramientas libres que permitieron la unificacion de fuentes de informacion, limpieza de datos, creacion de la bodega espacial, aplicacion del algoritmo k-means y visualizacion de informacion Dentro de los principales resultados se obtuvo el mapa del municipio de Paipa con circulos de colores segun enfermedad cronica especifica y se observa en que veredas hay presencia de estas patologias. Palabras Clave: inteligencia de negocios, inteligencia de negocios espacial, sistemas de informacion geografica, salud, mineria de datos espacial, algoritmo k-means. ABSTRACT This document describes the process of spatial business intelligence applied in the health sector to the ESE Hospital San Vicente of Paul of Paipa (Colombia), in which month should be analyzed the presence of chronic diseases in users in different sectors, but having different sources of data becomes a tedious and manual task untrue results. Because of this the application of technology to enable the visualization of geographic rate of chronic diseases affecting hospital users in order to allow officials to have real results to analyze potential risk factors, and implementing campaigns raised promotion and specific prevention to enable the community to improve their quality of life. For free process development tools that allowed the unification of information sources, data cleansing, creating spatial datamart, application of k-means algorithm and visualization. the main results are presented in Paipa´s Map with colored squares that represented the specific chronic diseases.. Keywords: business intelligence, spatial business intelligence, geographic information system, health, spatial data minning, algorithm k-means..