La predicción de caudales constituye una herramienta fundamental en la toma de decisiones para el manejo del recurso hídrico y en el manejo de la gestión del riesgo. Se estudió la posibilidad de implementar un modelo matemático para la predicción de caudales en una cuenca andina, identificando mediante el coeficiente de correlación de Pearson, las mejores correlaciones entre las series de tiempo de caudales medios mensuales y de la temperatura superficial del océano (SST), considerando hasta 11 rezagos. Los datos de la SST mensual se obtuvieron del sensor MODIS-NASA procesados en la plataforma Ocean Color, seleccionando celdas de 2° longitud y 4° latitud para cubrir la franja +180°lon / -180°lon, desde -20°lat / +20°lat, analizando un total de 3600 celdas. El recurso hídrico se caracterizó mediante los Caudales Medios Mensuales (Qmm) de la estación La Donjuana sobre el río Pamplonita (Norte de Santander, Colombia). La ventana temporal estudiada fue de julio 2002 a diciembre 2015 (162 meses). Se construyeron modelos lineales para cada mes seleccionado el rezago que producía la máxima correlación y verificando valores del estadístico p, los cuales fueron muy inferiores a 0.001. Los modelos se evaluaron mediante el error medio cuadrático y la eficiencia de Nash-Sutcliffe, diferenciando años Normales, años El Niño y años La Niña. Resultados satisfactorios fueron encontrados para la predicción en años Niña (húmedos) con rezagos superiores a tres meses. Se espera extender la investigación para considerar una mayor franja de latitudes y considerar otras cuencas andinas.