La importancia del espacio radica en que todos los eventos que ocurren en nuestro planeta están ligados a una ubicación, no solo espacial sino también temporal; es decir, todo ocurre en algún lugar y en algún momento dado. Ante esto, es necesario identificar las propiedades relevantes de estos eventos. Estas propiedades se  relacionan tanto con objetos del mundo real como con las relaciones espaciales entre ellos. En el contexto del análisis de datos espaciales, la dependencia espacial en los valores de los atributos se considera como una  propiedad fundamental que se determina por la autocorrelación espacial, que ha sido estudiada por varios autores, quienes han brindado diferentes definiciones de esta; sin embargo se puede decir que la autocorrelación espacial permite analizar la variabilidad de un fenómeno en el espacio para determinar patrones y verificar su comportamiento. Cuando la autocorrelación espacial es fuerte, los valores cercanos de una variable están estrechamente relacionados entre sí; pero cuando es débil, o incluso inexistente, los valores de una variable se distribuyen aleatoriamente en el espacio. Existen varios índices formales que miden la autocorrelación espacial a nivel local o global, los cuales son aplicados en diversos ámbitos de estudio y que se describen en esta breve revisión de literatura. Palabras clave: Autocorrelación espacial, índices, análisis espacial, información geográfica. AbstractImportance of space lies in the fact that all events that occur on our planet are linked not only to a spatial but also to a temporal location, i.e. everything happens somewhere and at some point, in time. In view of this, it is necessary to identify the relevant properties of these events. These properties relate both to real-world objects and to spatial relationships between them. In context of spatial data analysis, spatial dependence in attribute values is considered as a fundamental property determined by spatial autocorrelation that has been studied by several authors, who have provided diferent defnitions of it, however, spatial autocorrelation makes it possible to analyze the variability of a phenomenon in space in order to determine patterns and verify its behavior.When spatial autocorrelation is strong, nearby values of a variable are closely related to each other; but when it is weak, or even nonexistent, the values of a variable are randomly distributed in space.There are several formal indices that measure spatial autocorrelation at local or global level, which are applied in various felds of study and are described in this paper. Keywords: Spatial autocorrelation, indices, spatial analysis, geographic information.