Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC-BY-NC-SA 2.5)Fochesatto, Fabiana NoemíElias, WalterBernardis, Ana LauraMuega, Jennifer Abril2026-06-082026-06-082025-01-01https://rd.fcyt.uader.edu.ar/handle/123456789/140El presente proyecto tiene como finalidad analizar la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) y el aporte del análisis estadístico en la geolocalización de delitos del tipo robo en la ciudad de Paraná, Entre Ríos, durante el período 2014-2024. La investigación describe tanto técnicas de Machine Learning como redes neuronales artificiales, en combinación con herramientas de análisis espacial y mapeo delictivo, con el objetivo de identificar patrones delictivos y zonas de riesgo. La población de estudio abarcó los delitos de robo, reportados o no, en la ciudad, y la muestra se conformó por 108 encuestas realizadas en los barrios Anacleto Medina, San Agustín y Maccarone. La metodología se planteó con un enfoque mixto, de tipo descriptivo-correlacional, no experimental y de corte transversal, recurriendo a encuestas, entrevistas y registros oficiales como fuentes principales de información. Los resultados evidenciaron que barrios como San Agustín y el VICOER concentran mayores índices de robo, confirmando la utilidad de los mapas de calor y del análisis predictivo para detectar patrones espaciales y temporales. Asimismo, se identificó que la combinación de IA y análisis estadístico ofrece ventajas respecto de los métodos tradicionales, al permitir un abordaje más dinámico y preventivo. Entre las limitaciones señaladas se destacan la falta de infraestructura tecnológica, la ausencia de protocolos estandarizados y los desafíos éticos vinculados al uso de datos sensibles.application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessMapeo delictivoSeguridad ciudadanaAnálisis geoespacialRedes neuronalesCriminalísticainfo:eu-repo/semantics/publishedVersion