When evaluating different genotypes in a varied number of agroecological environments, genotype-by-environment interaction (GEI) makes it difficult to select the most promising materials for different locations. The objective of this study was to evaluate the GEI and phenotypic stability of 20 yellow maize hybrids, using the AMMI and GGE biplot methodologies. We used the information generated in previous maize cultivars agronomic validation assays, developed in seven Venezuela locations. The experiments were conducted using a randomized complete blocks design with three replications, and the cultivar agronomic behavior was determined by the grain yield, adjusted to 12 % humidity. When the GEI was detected, a multivariate analysis was carried out to obtain the singular values of the first AMMI terms that were significant for genotypes and environments. The GGE biplot was based on the bi-linear linear regression model of the environments. The first three axes (PC) were highly significant, explaining about 80 % of the GEI. Nevertheless, while PC1 only explained 42 % of the GEI, both PC1 and PC2 explained 61.72 % of this interaction. According to the AMMI model, the hybrids HIMECA-24A93 (G7) and SYN-730 (G19) resulted with high stability and performance for the different environments, while the GGE biplot analysis determined the best hybrids for each of the studied environments. Additionally, these results suggest that both methods can be considered as complementary, very useful in plant genetic improvement programs.Al evaluar diferentes genotipos en un número variado de ambientes agroecológicos, la interacción genotipo por ambiente (IGA) dificulta la selección de los materiales más promisorios para las diferentes localidades. El objetivo de este estudio fue evaluar la interacción genotipo ambiente (IGA) y la estabilidad fenotípica de 20 híbridos de maíz de grano amarillo, utilizando las metodologías AMMI y GGE biplot. Se utilizó la información generada en ensayos previos de validación agronómica de cultivares de maíz, desarrollados en siete localidades de Venezuela. Los experimentos fueron conducidos bajo un diseño de bloques al azar con tres repeticiones, y el potencial agronómico de los cultivares se determinó mediante el rendimiento de grano, ajustado a 12 % de humedad. Una vez detectada la IGA se procedió a realizar el análisis multivariado para obtener los valores singulares de los primeros términos AMMI que resultaron significativos para los genotipos y ambientes. El GGE biplot estuvo basado en el modelo de regresión lineal bi-lineal de los ambientes. Los tres primeros ejes (CP) resultaron altamente significativos, explicando cerca del 80 % de la IGA. No obstante, mientras el CP1 explicó solo el 42 % de la IGA, el conjunto de CP1 y CP2 explicó 61,72 % de esta interacción. Según el modelo AMMI los híbridos HIMECA-24A93 (G7) y SYN-730 (G19) resultaron con alta estabilidad y rendimiento para los diferentes ambientes, mientras que el análisis GGE biplot permitió determinar los mejores híbridos para cada uno de los ambientes. Adicionalmente, estos resultados sugieren que ambas metodologías pueden ser consideradas como complementarias y de gran utilidad en los programas de mejoramiento genético vegetal.