Este presente trabajo está enfocado a modelar el comportamiento del precio de un repuesto que tienen alta demanda en el área de postventa de la empresa Divemotor. El objetivo es identificar un modelo de pronóstico usando los modelos Arima – Autorregresivo integrado de media móvil. Con la finalidad de tener un precio optimo acorde al consumo histórico de ventas, que ayude mantener el consumo y la vez disminuir el descuento en la venta al público en general, de los resultados se identificó el modelo arima (1,1,0) que explica el comportamiento del precio a nivel mensual con una bondad de ajuste de representación del 50% sobre modelo.