La determinacion del numero minimo de datos que se deben utilizar para estimar el valor de observaciones faltantes en una serie temporal univariada, es importante porque permite optimizar el tiempo de computacion en el sentido en que si se utilizara un numero mayor de datos, el proceso de estimacion resultaria redundante. En este trabajo se determina cual es numero minimo y cuales son los datos que se deben utiUzar para estimar el vector de observaciones faltantes, cuando el proceso estocastico obedece un modelo autoregresivo de orden p, AR(p). Se utiliza para ello el metodo de estimacion de Pena-Maravall (1991) y el proceso recurrente de Nieto-Martinez (1994). Se presentan adicionalmente algunos ejemplos teoricos en los cuales se aplican los resultados obtenidos.