Los ciclones tropicales (CTs) constituyen una de las amenazas hidrometeorológicas más relevantes para la región del Caribe, con implicaciones críticas para la planificación climática y la gestión del riesgo. Esta tesis desarrolla un análisis bayesiano orientado al pronóstico de la intensidad ciclónica, centrado en el dominio comprendido entre 15°34° N y 65°-98° O. A partir de datos históricos del repositorio IBTrACS v04 (1950-2021), se analizan en conjunto dos variables físicas clave: la velocidad máxima del viento y la presión mínima central, con el objetivo de capturar de forma probabilística la intensidad de los CTs y su variabilidad espacio-temporal. La metodología integra estadística de extremos, modelación jerárquica bayesiana y estimaciones locales Beta-Binomiales por nodo geográfico, permitiendo generar probabilidades conjuntas de alcanzar distintas categorías Saffir-Simpson y mapas regionales de riesgo. Las estimaciones se construyen por periodos climáticos y revelan patrones robustos de intensificación, con valores predictivos elevados, incluso en las categorías más severas. Los resultados muestran zonas de mayor probabilidad en el sur del Golfo de México, el Caribe occidental y áreas próximas a la península de Yucatán, así como desplazamientos recientes en los núcleos de riesgo. En conjunto, el enfoque bayesiano propuesto permite representar de forma realista la incertidumbre asociada a eventos extremos y ofrece herramientas operativas aplicables a la alerta temprana, la evaluación del riesgo y la planificación climática, contribuyendo a una gestión más eficaz del riesgo ciclónico en el contexto del cambio climático.