En este TFG se estudian las series de tiempo, una herramienta estadística útil para estudiar la evolución de unos datos en el tiempo. En particular se aplicará el estudio a las series de tiempo macroeconómicas, que se producen con periodicidad mensual o mayor, por su capacidad de predecir valores futuros a partir de valores pasados. El objetivo de este trabajo es modelizar una serie concreta, que en este caso será "Pasajeros totales del transporte aéreo en Galicia", para predecir futuros valores del número de pasajeros. En primer lugar, se introduce el concepto de series de tiempo, aportando las herramientas y técnicas necesarias para su análisis. Se presenta una metodología utilizada para el análisis de series temporales, llamada Box-Jenkins, que clasifica el proceso en tres etapas (identificación, estimación y validación del modelo) y usa los modelos ARIMA para modelizarlas. Estos modelos ARIMA (Autorregresivos Integrados de Medias Móviles) son de los más usados en este tipo de series de tiempo, y son descritos en esta sección. La última parte de este proceso consiste en obtener futuras predicciones de la serie de tiempo, en este caso, el total de pasajeros del tráfico aéreo.