Se implementan diversos metodos no lineales para prediccion hidrologica de mediano y largo plazo en Colombia, involucrando la persistencia hidrologica y la influencia de fenomenos macro-climaticos como el ENSO, la QBO, la NAO, etc. Los metodos se ilustran aplicados al caso de la prediccion de los caudales medios mensuales del rio Nare, en los Andes centrales de Colombia, que alimenta el embalse de regulacion mas grande del pais para la generacion de energia electrica. Se usan los metodos de regresion lineal multiple (RLM), MARS (“Multivariate Adaptive Regression Splines”), Redes Neuronales, metodo de Analogos Historicos, metodos no parametricos basados en las distribuciones conjuntas no parametricas, y la transformada de onditas (“wavelets”), utilizada en la prediccion por bandas espectrales (PREBEO–Prediccion por Bandas Espectrales usando Onditas). Los metodos se calibran y se verifican y se estiman los errores de ajuste para los distintos meses del ciclo anual en ejercicios de prediccion ciega hacia el futuro. Se identifican las escalas de tiempo mas significativas para explicar la variabilidad del clima de Colombia y se cuantifican el grado de importancia de las distintas variables predictoras, dependiendo de la estacion temporal por predecir y la sensibilidad a las condiciones iniciales asociada a la epoca del ano en que se comienza la prediccion. Los resultados indican ganancias muy importantes en la capacidad predictiva en comparacion con metodos de prediccion tradicionales del tipo lineal y markoviano.