El pronóstico de morosidad resulta fundamental para la gestión del riesgo crediticio, ya que permite identificar y anticipar áreas con alta probabilidad de incumplimiento. Al prever estos riesgos, las instituciones pueden implementar medidas preventivas y estrategias de mitigación. Esta investigación se enfoca en el pronóstico de morosidad de cartera vencida mediante el uso de series temporales, un aspecto esencial en la contabilidad financiera de las entidades bancarias. El presente estudio analiza el pronóstico de morosidad de cartera vencida en una cooperativa de ahorro y crédito de la ciudad de Riobamba. Para ello, se empleó un enfoque cuantitativo para analizar el pronóstico de morosidad de cartera vencida aplicando técnicas de series temporales. Se adoptó un diseño no experimental, centrado en la recopilación y análisis de datos históricos con un enfoque longitudinal. A través de este estudio, se examinó la evolución de la morosidad y se desarrollaron modelos predictivos para identificar patrones y tendencias en la cooperativa. Los resultados muestran que las técnicas de pronóstico basadas en series temporales, como los modelos ARIMA, son efectivas para generar predicciones precisas sobre la morosidad de cartera vencida. Además, el análisis reveló variaciones significativas con tendencia decreciente en la morosidad de la cartera de consumo, así como un incremento en la cartera de microcrédito y en la morosidad de cartera total.