Introduction: multi-temporal analysis of satellite images help monitor the evolution of plant communities and agricultural crops, especially in vulnerable areas. Objective: to analyze the behavior of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in the indigenous agricultural community of Kashaama, Venezuela, during the period 2012-2013. Methods: the data used was MOD13Q1 of the MODIS sensor, which contains the NDVI. Result: the average behavior of the NDVI is directly associated with the main physiographic and climatic characteristics of the region. Conclusion: the method facilitated the elaboration of maps that, together with computerized treatment of the satellite images, reliably discriminate vegetation types and their states, e.g. cultivated versus natural savannah.Introducción: el análisis multi-temporal de imágenes satelitales ayuda a monitorear la evolución de las comunidades de plantas y cultivos agrícolas, especialmente en áreas vulnerables. Objetivo: analizar el comportamiento del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI por sus siglas en inglés) en la comunidad agrícola indígena de Kashaama, Venezuela, durante el período 2012-2013. Métodos: los datos utilizados fueron el MOD13Q1 del sensor MODIS, que incluye ese índice. Resultado: el comportamiento promedio del NDVI está directamente asociado con las principales características fisiográficas y climáticas de la región. Conclusión: el método facilitó la elaboración de mapas que, junto con el tratamiento computarizado de las imágenes de satélite, discriminan de manera confiable los tipos de vegetación y sus estados, por ejemplo, sabana cultivada versus natural.