[Introduction]: Forest plantations are an important carbon sinks and reservoirs while providing other important environmental goods and services. [Objective]: In this research, we developed models to estimate the biomass and carbon content of Cupressus lusitanica Mill trees and its components or fractions, in forest plantations in Costa Rica. [Methodology]: Through the destructive sampling of 43 trees, a sample of each component was obtained to determine dry matter and carbon content. The models were built through linear regression analysis and ordinary least squares, using the normal diameter as the independent variable. Models were selected through the weighted sum of the calculated statistics and the graphical analysis of the residuals. [Results]: The coefficient of determination (R2) was greater than 83.8 % and the estimation error or bias was less than 7.2 %. The leaf and root fractions were more difficult to model, given their lower fit and higher error. The stem represents 61.7 % of total tree biomass, the branches 17.1 % and the roots 9.1 %. The aerial biomass expansion factor was 1.54 (1.3 and 1.24 for branches and foliage) and 1.12 for roots. [Conclusions]: Allometric models accurately predict biomass and carbon content, are easy to use, and become useful low-cost tools to quantify the ecologic and greenhouse gas emission mitigation functions of these forests.[Introducción]: Las plantaciones forestales son importantes sumideros y reservorios de carbono, además aportan a la sociedad variedad de bienes y servicios ambientales. [Objetivo]: El objetivo de la investigación fue desarrollar modelos para estimar la biomasa y el carbono del árbol y de sus componentes o fracciones, en plantaciones de Cupressus lusitanica Mill en Costa Rica, [Metodología]: a partir del muestreo destructivo de 43 árboles mediante muestreo destructivo. En el campo se tomó una muestra de cada fracción para determinar la materia seca. Los modelos se construyeron a través del método de mínimos cuadrados ordinarios en regresión simple, usando el diámetro normal como variable independiente y fueron seleccionados por medio de la sumatoria ponderada de los estadísticos calculados y el análisis gráfico de los residuos. [Resultados]: El coeficiente de determinación (R2) fue superior a 83.8 % y el error de estimación o sesgo inferior a 7.2 %. La fracción de hojas y raíz fue más difícil de modelar, presentaron menor ajuste y error más alto. El fuste posee el 61.7 % de la biomasa total del árbol, las ramas 17.1 % y la raíz 9.1 %. El factor de expansión de biomasa aérea fue de 1.54 (1.3 y 1.24 para ramas y follaje) y de 1.12 para la raíz. [Conclusiones]: Los modelos alométricos predicen con precisión la biomasa y el carbono, son fáciles de usar y se convierten en herramientas útiles para cuantificar la mitigación de emisiones de gases de efecto invernadero con baja la inversión.[Introdução]: As plantações florestais são importantes sumidouros e reservatórios de carbono e também fornecem à sociedade uma variedade de bens e serviços ambientais. [Objetivo]: O objetivo da pesquisa foi desenvolver modelos para estimar a biomassa e o carbono da árvore e seus componentes ou frações, em plantações de Cupressus lusitanica Mill na Costa Rica, [Metodologia]: a partir da amostragem destrutiva de 43 árvores por amostragem. No campo, uma amostra de cada fração foi retirada para determinação da matéria seca. Os modelos foram construídos pelo método dos mínimos quadrados ordinários em regressão simples, utilizando o diâmetro normal como variável independente e foram selecionados por meio da soma ponderada das estatísticas calculadas e da análise gráfica dos resíduos. [Resultados]: O coeficiente de determinação (R2) foi superior a 83,8 % e o erro ou viés de estimativa inferior a 7,2 %. A fração folha e raiz foi mais difícil de modelar, apresentou menor ajuste e maior erro. O caule possui 61,7 % da biomassa total da árvore, os galhos 17,1 % e a raiz 9,1 %. O fator de expansão da biomassa aérea foi de 1,54 (1,3 e 1,24 para galhos e folhagem) e 1,12 para a raiz. [Conclusões]: Modelos alométricos predizem com precisão biomassa e carbono, são fáceis de usar e se tornam ferramentas úteis para quantificar a mitigação de emissões de GEE com baixo investimento.