Para proteger efectivamente la salud pública de los efectos de la contaminación atmosférica, particularmente en áreas urbanas densamente pobladas, es necesario que el monitoreo de la calidad del aire tenga una cobertura espacial apropiada. En esta investigación se desarrolló una metodología de evaluación de la representatividad espacial de la Red de Monitoreo de la Calidad del Aire de Bogotá (RMCAB) usando dos enfoques diferentes. El primero se fundamentó en la teoría de la probabilidad y evalúa la información mutua compartida por las estaciones de la Red para la serie de datos de mediciones entre los años 1997 y 2010. El segundo utiliza el sistema de predicción numérica del tiempo WRF acoplado al modelo estocástico lagrangiano STILT para obtener las huellas de influencia de las estaciones durante periodos semanales representativos de temporadas climáticas. Para los contaminantes estudiados, exceptuando ozono, los resultados muestran que las estaciones ubicadas en las inmediaciones del centro geográfico de Bogotá comparten la mayor información dentro de la RMCAB, en contraposición a aquellas ubicadas en zonas periféricas. Las huellas de influencia obtenidas a partir de las simulaciones lagrangianas reflejan la alta variabilidad espacial y temporal de la física atmosférica y confirman las tendencias observadas al analizar la información mutua. Particularmente, Las Ferias (Carrefour), Parque Simón Bolívar (IDRD) y Puente Aranda son las más representativas en las semanas estudiadas mientras que Suba (Corpas), Usaquén (Bosque) y Usme las más singulares. Las incertidumbres están asociadas fundamentalmente a la capacidad de los campos meteorológicos de representar condiciones reales de tiempo atmosférico. En general, el método permite explicar físicamente la presencia o ausencia de correlación entre las mediciones en las estaciones y provee una evaluación preliminar de la representatividad espacial de la RMCAB durante los períodos simuladosAbstract. In order to effectively protect public health from the effects of air pollution, especially in high densely populated areas, the air quality monitoring networks are required to have an adequate spatial coverage. This research was aimed to develop an assessment methodology of the spatial representativeness of the Bogota Air Quality Monitoring Network (RMCAB) using two different approaches. The first one was based on the probability theory and evaluated the mutual information shared by the RMCAB stations using the measurements between 1997 and 2010. The second one applied the numerical weather prediction model WRF coupled with the stochastic Lagrangian model STILT in order to obtain the footprint influence for the stations during weekly periods which are representative of climatic seasons. With the exception of ozone, the results of the studied contaminants show that the stations located in the surroundings of the geographic center of Bogota share more information within the RMCAB than the stations located at the outskirts. The footprints calculated from Lagrangian simulation reflect the high spatial and temporal variability of meteorology and confirm the observed tendencies provided by the mutual information analysis. Particularly and during the four weeks studied, Las Ferias (Carrefour), Parque Simón Bolívar (IDRD) and Puente Aranda were the most representative whereas Suba (Corpas), Usaquen (Bosque) and Usme were the most singular. Uncertainties are primarily associated with the performance of the meteorological fields to represent actual conditions of weather. In general, the method allows a physical explanation of either the presence or absence of correlation between the measurements at the stations and provides a preliminary assessment of the spatial representativeness of the RMCAB during the studied periods.