La cuenca del lago Titicaca (CLT) experimenta un fenómeno de sequía recurrente. Sin embargo, es necesario evaluar la estimación de la precipitación a partir de información de detección remota utilizando redes neuronales artificiales: registro de datos climáticos (PERSIANN-CDR), debido a la falta de datos de precipitación observada. El objetivo es evaluar la aplicabilidad del producto PERSIANN-CDR para la caracterización de sequía meteorológica en la CLT. Primero, se utilizaron tres métricas de desempeño, a saber, el coeficiente de correlación (CC), error absoluto medio (MAE) y error cuadrático medio (RMSE) para evaluar los datos de PERSIANN-CDR frente a los datos de precipitación observada durante 1983 - 2018. Luego, se utilizó el Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) en diferentes escalas de tiempo (1 a 12 meses) para identificar eventos de sequía y sus caracte...