xisten muchos fenómenos de interés que se encuentran indizados en el espacio y el tiempo en cuyos registros frecuentemente aparece un número considerable de ceros ocasionados por características propias del fenómeno, que no pueden ser ignorados pues aportan información relevante. Este trabajo provee una revisión de los métodos para la modelación de datos con exceso de ceros; a saber, los modelos Cero inflados y “Hurdle”. Se presenta y se profundiza en la teoría relacionada a estos modelos, desde las perspectivas espacial, temporal, y espacio-temporal, incluyendo el marco de modelación jerárquica Bayesiana. Finalmente, se presenta un caso de estudio de 65 meses con datos de conteos agregados a nivel AGEB de los tres delitos más comunes en el municipio de Aguascalientes. Se realiza una comparación del desempeño de los modelos tradicionales Poisson y Binomial Negativa, y los métodos presentados. Palabras clave: Espacio-Temporal, Espacial, Ceros, Cero-Inflado, Hurdle, Poisson, Binomial Negativa.