El presente trabajo tiene como objetivo estudiar la aplicación de diferentes al-goritmos de clustering desarrollados en el entorno de la metodología FIR al problema de la predicción a largo plazo de las concentraciones de ozono en la zona centro de la ciudad de México. La investigación realizada se centra en la identificación de modelos para la predicción del ozono desde dos perspectivas distintas: modelado estacional y mode-lado mensual. El modelado estacional tiene como objetivo identificar modelos para una determinada estación del año (período no lluvioso, en este caso). El modelado mensual tiene como objetivo identificar modelos para cada mes del año (mes de enero, en este caso). Los algoritmos de clustering seleccionados para este estudio han sido dos jerárquicos, Complete Linkage y Ward Linkage y tres no jerárquicos, Equal Frequency Partition, K-means y Fuzzy C-means.