El modelamiento en problemas que involucran datos bivariados dependientes es muy importante en diversas areas del conocimiento, tales como: finanzas, actuaria, confiabilidad y analisis de supervivencia. En la literatura, se conocen algunos modelos copula que han sido ampliamente utilizados para modelar distribuciones multivariadas dependientes, entre los cuales se destaca la clase de copulas Arquimedianas. En este articulo, se presenta una metodologia para seleccionar entre algunos modelos copula Arquimedianos el que mejor se ajusta a un conjunto de datos dependientes, utilizando graficos de bondad de ajuste, graficos cuantil cuantil (Q-Q plot) y la prueba analitica de bondad de ajuste de Cramer-von Mises. Se realizo una aplicacion de la metodologia con datos simulados y utilizando datos de siniestros en polizas de seguro. Los resultados mostraron que los datos de seguros se ajustan a un modelo bivariado basado en la copula Frank con marginales lognormales.