Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2016. Maestría conjunta con el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"-CONAE. La presente investigación, está enfocada en la atención de emergencias obstétricas, neonatales y salud de la mujer en la región de Cusco Perú, integrando herramientas geoespaciales, algoritmos matemáticos y conocimientos del evento/enfermedad. La Tesis consta de dos partes. La primera referida a la obtención de la superficie de costo, a partir de cinco capas temáticas de información, previamente rasterizadas, combinadas entre si, asumiendo criterios que modifiquen la velocidad de movimiento de los individuos que buscan atención de la salud, y parten de una localidad hacia los servicios más cercanos, empleando en su desplazamiento la ruta más corta (shortest path). La segunda parte integra el uso de algoritmos matemáticos, denominados algoritmos de localización asignación, que busca seleccionar un número de establecimientos de los existentes en la región que puedan atender a la mayor cantidad de pobladores. El algoritmo empleado es el Maximum Covering Location Problem (MCLP). This research is focused on obstetric care, neonatal emergencies and comprehensive health care for women in the region of Cusco Peru, integrating geospatial tools, mathematical algorithms and knowledge of the event / disease. Although the techniques proposed in this document are not new, the study is innovative in Peru because it allows a real approach to the issue of accessibility of health services from landscape elements and mathematical instruments to give a clear answer to a complex question. It has two parts, the first part referring to obtaining the cost surface, using five thematic layers, previously rasterized, from national and international institutions, combined between them and assuming criteria that modify people speed movement seeking health care, from a village to the nearest health services, using in their travel the shortest route (shortest path). The second part integrates the use of mathematical algorithms, called location allocation, the problem is formulated as Maximum Covering Location Problem (MCLP).