Los crecientes niveles de criminalidad y la evolución de los métodos delictivos han superado la capacidad de las agencias encargadas del orden público. Introducir tecnologías avanzadas para la gestión del orden público y la contención del crimen es esencial para mejorar la eficiencia de las políticas de seguridad pública en áreas urbanas. La variabilidad de los patrones criminales y la cantidad de datos dificultan el análisis espacio-temporal de crímenes. Las técnicas actuales de identificación de hotspots no siempre detectan sitios donde ciertos crímenes son frecuentes pero no estadísticamente significativos. Además, las discretizaciones espaciales afectan directamente la identificación y análisis de hotspots. Hipótesis: Integrar efectivamente diferentes fuentes de datos urbanos, sociales y económicos mejorará la predicción y análisis de patrones de crimen espaciotemporales. La metodología en el presente proyecto se centrará en desarrollar herramientas computacionales avanzadas para analizar la interacción de eventos criminales con factores urbanos. Se utilizarán métodos de Machine Learning (ML), deep Learning y procesamiento espectral de grafos para mejorar la precisión del análisis y predicción de eventos criminales. El objetivo general del estudio consiste en desarrollar herramientas avanzadas basadas en Ciencia de Datos para facilitar la exploración, prevención y predicción espacio-temporal de eventos criminales en áreas urbanas, integrando diversas características socioeconómicas y de infraestructura urbana. Los objetivos específicos son: desarrollar un framework basado en Ciencia de Datos para analizar patrones de crimen espaciotemporales; construir una Herramienta Analítica Visual accesible para gobiernos y agencias de seguridad y; implementar un Sistema Predictivo para Pronóstico de Crímenes utilizando modelos predictivos avanzados. El resultado esperado de esta investigación es proporcionar herramientas que permitan a las agencias de seguridad mejorar la planificación de acciones preventivas y correctivas, optimizando así los procedimientos de prevención del crimen. Mejorar la seguridad pública, especialmente en áreas con altas tasas de criminalidad, y optimizar la intervención policial, especialmente en zonas vulnerables. Esto mejorará la calidad de vida de la población, principalmente de los más vulnerables.