Las copulas se han convertido en la actualidad en una herramienta muy fuerte para el modelamiento de datos en los que la dependencia entre variables aleatorias existe y el supuesto de normalidad multivariada no se tiene. Las copulas han sido aplicadas en diversos campos. En finanzas, las copulas son usadas en el modelado de activos y gestion de riesgos. En estudios biomedicos, las copulas son utilizadas en el modelamiento de la correlacion de tiempos de eventos correlacionados y riesgos competitivos (Escarela & Carriere, 2003). En ingenieria, las copulas son usadas en procesos de control multivariados y en el modelamiento hidrologico (Genest & favre, 2007). Dicho esto el interes en modelar problemas multivariados que involucran variables dependientes se generaliza en diversas areas, lo que convierte a esta metodologia en una forma conveniente de modelar la estructura de dependencia en distribuciones conjuntas de variables aleatorias. Sin embargo, en la practica no existe un metodo estandar para seleccionar una copula entre una variedad de posibles modelos, por lo que la eleccion de una copula adecuada es uno de los grandes retos al que se enfrenta el investigador. En este trabajo se pretende proporcionar un mecanismo de seleccion de una copula mediante pruebas de bondad de ajuste analiticas y graficas, estimando el parametro de dependencia con metodos parametricos y no parametricos y compararlos usando el error cuadratico medio y la desviacion media.