Actualmente, entidades publicas y privadas a nivel nacional, llevan a cabo prediccion de fenomenos medio ambientales como la precipitacion, con el uso de modelos basados en metodos de interpolacion espacial, tales como la distancia inversa ponderada (IDW), poligonos de Thiessen y kriging; los cuales tienen en cuenta las caracteristicas espaciales de la variable estudiada. Cuando se requiere incluir la dimension temporal, se acude al analisis multitemporal de los escenarios obtenidos mediante los mencionados pronosticos espaciales, sin incluir en conjunto al espacio – tiempo. En este trabajo se aplicaron conceptos de Geoestadistica espacio – temporal, como una propuesta metodologica a la prediccion de este tipo de fenomenos. Se emplearon modelos de covarianza espacio – temporal separable, para realizar predicciones en ubicaciones espaciales y temporales desconocidas, basados en una muestra de datos de precipitacion de 1334 estaciones distribuidas en la zona Andina colombiana en el periodo comprendido entre el mes de enero de 2007 hasta el mes de noviembre del mismo ano. Finalmente, se muestran los mapas de pronosticos espaciales y el espacio – temporal para el mes de diciembre con el fin de comparar los resultados obtenidos con ambas tecnicas.