La precipitaci?n es un elemento del clima cuya distribuci?n espacio-temporal es extremadamente variable y debido a la escasez de instrumentos de medida y la alta certidumbre con respecto a las zonas m?s o menos lluviosas de un territorio espec?fico, la mejor opci?n es interpolar por medio de m?todos tanto determin?sticos como geoestad?sticos los valores de lluvia a una escala dada. Utilizando los registros de precipitaci?n diaria provenientes del Instituto de Hidrolog?a, Meteorolog?a y estudios ambientales (IDEAM) de 93 estaciones meteorol?gicas ubicadas en el departamento del Tolima, se emplearon las ventajas de los Sistemas de Informaci?n Geogr?ficos (SIG) como herramienta de an?lisis geoestad?stica, para la optimizaci?n y la planificaci?n del entorno por medio de cuatro m?todos de interpolaci?n (IDW, Global Polinomian Interpolation, Kriging Ordinario y Kriging Universal). Al evaluar los m?todos y evidenciar el comportamiento a nivel espacial de cada uno, se propone finalmente establecer el m?todo de interpolaci?n determin?stico o geoestadistico id?neo para datos de precipitaci?n en el departamento del Tolima. Concluyendo el estudio, uno de los m?todos m?s acorde a las fisiolog?as del terreno en este departamento compromete al m?todo de interpolaci?n Kriging Ordinario por el menor manejo de errores en su predicci?n y la mejor superfie interpolada.Precipitation is an element of the climate whose spatio-temporal distribution is extremely variable, it has few measuring instruments and high certainty about the more or less rainy areas of a specific territory. The best option is to interpolate by deterministics and geo-statistical methods the rainfall values at a given scale. Using the daily rainfall records from the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies (IDEAM) of 93 meteorological stations located in Tolima?s department, the advantages of Geographic Information Systems (GIS) were used as a tool for geo-statistical analysis, for the optimization and planning of the environment through four interpolation methods (IDW, Global Polynomial Interpolation, Ordinary Kriging and Universal Kriging). After evaluating the methods and evidencing the spatial level behavior of each one, the final propose is to establish the ideal deterministic or geostatistical interpolation method for precipitation data in the department of Tolima. Concluding the study, one of the methods more in line with the physiology of this department commits to the Ordinary Kriging interpolation method because it shows the lower prediction error and the better interpolated surface.