La modelización clásica de datos temporales parte del carácter discret o de la serie objeto de estudio, es decir, la ocurrencia se produce en instantes de tiempo concretos, a pesar de que el fenómeno estudiado p uede en ocasiones evolucionar de forma continua a lo largo del tiempo. Así, en los últimos años se están introduciendo metodologías funciona les para el tratamiento de tales series, respetando su naturaleza en t iempo-continuo. La presente monografía recoge, de forma divulgativa, algunos de los aspectos usuales en el análisis de datos funcionales, i ncluyendo las aportaciones fundamentales realizadas por los autores so bre el tema. Así, tras repasar los conceptos teóricos básicos sobre es pacios funcionales, se abordan los métodos de modelización estocástica basados en el análisis en componentes principales, así como los algor itmos numéricos necesarios para su implementación, introduciendo segui damente los modelos PCP para predecir series funcionales. Finalmente, se incluye un capítu