En este trabajo se exploran dos enfoques diferentes para predecir el comportamiento en los niveles del contaminante ambiental PM10 en función de las variables atmosféricas velocidad y dirección del viento para la ciudad de Bogotá (Colombia). El primer modelo, se consideran un conjunto de series de tiempo generadas mediante procesos ARIMA, y en el segundo, se hace una predicción con base en una regresión por análisis de datos funcionales. De los resultados obtenidos se comparan las bondades de la predicción para cada uno de los modelos planteados, resultando, que los pronósticos en las concentraciones del contaminante determinados con datos funcionales son comparables tanto cualitativa como cuantitativamente a los obtenidos en modelos de series de tiempo más detallados.