Introdução: A malária é uma doença parasitária provocada por protozoários do gênero Plasmodium. Representa um grave problema mundial de saúde pública. Aproximadamente 300 milhões de pessoas em todo o mundo são infectadas pela doença e entre 1 a 1.5 milhões morrem todos os anos. Baseado na importância da malária em Roraima, e no fato de que os dados disponíveis sobre a ocorrência de malária, em todo o mundo, são bastante imprecisos em virtude da baixa qualidade dos sistemas de registro de informações em saúde, o objetivo deste trabalho foi analisar uma base de dados secundária para tentar contribuir com o estudo da problemática da transmissão da malária nesse Estado. Metodologia: Fez-se a análise histórica de uma base de dados de malária e outra de precipitação pluviométrica para o período de 1985 a 1996. Foram calculados os índices parasitários anuais e mensais (IPA e IPM, respectivamente). Utilizou-se os dados das leituras diárias da precipitação de 20 estações pluviométricas. Foram utilizados vários programas para a realização das análises: Surfer para gerar dados interpolados para a variável precipitação, com uso do método kriging; Arcview para elaboração de mapas; Spring para a realização da análise espacial e obtenção do índice de Moran; e, SAS para a análise estatística utilizando PROC GLM e as médias foram obtidas por LSMEANS. Resultados e conclusões: Em Roraima, a malária se apresenta com valores médios a altos no Estado de Roraima durante todo o período de estudo. A análise dos dados antes e depois da divisão municipal sugere que a malária possui transmissão focal e que os dados sobre essa doença devem ser obtidos, de preferência, por localidade. Dessa forma, os planejamentos de controle não se dispersariam em uma grande área e sim sobre as áreas que realmente tem relevância e assim diminuir a incidência e a prevalência da doença. A observação de que o uso de uma defasagem de um a dois meses é a ideal para verificar os possíveis períodos de transmissão da malária associados com a precipitação (ρ=0,0001), sugerindo que essa análise provavelmente deva ser feita utilizando-se de períodos de tempo menores como semanas e até mesmo dias para determinar com maior precisão qual é a defasagem real entre a precipitação e a transmissão da doença em Roraima. Com relação aos dados de precipitação, pode-se afirmar que o uso do interpolador para inferir dados de chuva das estações pluviométricas para todo o município é possível de ser efetuado, visto que os valores originais de cada estação coincidem com a sua localização no mapa interpolado. De acordo com isso, estudos futuros que visem a elaboração de modelos explicativos para o mecanismo de transmissão da malária em Roraima, devem levar em consideração os outros fatores de risco para a transmissão da doença e não unicamente a precipitação pluviométrica.Introduction: Malaria is a parasitic disease caused by protozoa of the genus Plasmodium sp. It is an important global public health problem and about 300 million people get infected every year and deaths are estimated to range between 1.0-1.5 millions each year. This study has been done due to the relative importance of the disease in the state of Roraima, acknowledging that there may be an underreporting of the disease locally as well as on a wider scale. The objective was to analyze secondary data for a better understanding of the local transmission patterns . Methodology: A historical analysis of both malaria incidence and precipitation was made for the period 1985-1996. The annual and monthly parasite rates (API and MPI, respectively) were calculated; the precipitation data were obtained from 20 weather stations. The SURFER program was used to generate interpolated data to the precipitation variable, using the kriging method. The ARCVIEW was used for the elaboration of maps; the SPRING software was used for the spatial analysis and to obtain the Moran Index. The SAS statistical package was used through the PROC GLM and the medians were obtained with the LSMEANS. Results and Conclusions: In Roraima malaria was present in median to high levels during the study period. Data analysis before and after the last municipal division suggested a focal transmission of the disease and further analysis must consider the data by locality. In this regard, control efforts would be target to the areas of greater relevance due to high transmission. The use of the interpolator to make inferences about rainfall for the municipalities as a whole was reliable since the individual values in each weather station were coincident with those interpolated for the same location. A lag time of 2 months was observed in the study of the correlation between precipitation and the incidence of malaria (P = 0,0001). Further studies should consider even shorter periods – weeks or days – for a better definition of the influence of rainfall. Explanatory models for the transmission of malaria in Roraima should consider risk factors other than rainfall due to the complexity of the problem.