La estimación de la radiación solar global (Rsg) constituye un procedimiento necesario cuando se carece de suficientes registros observados en una región, a la hora de estudiar la distribución espacial y temporal de parámetros energéticos con distintos fines. Si bien es la fuente primaria de energía del sistema climático, la medición de la radiación solar sólo se efectúa en un número limitado de estaciones meteorológicas. El objetivo de este trabajo es evaluar modelos, con diferente grado de complejidad, que permitan estimar la Rsg en la región de Castilla-La Mancha (CL-M) con alta bondad en el ajuste de los resultados, a partir de datos básicos ofrecidos por estaciones termopluviométricas y representar gráficamente la distribución espacial y temporal de este parámetro en la región. En C-LM se dispone de series de datos medios mensuales procedentes de estaciones termopluviométricas, por lo que resulta interesante conocer la bondad de las estimaciones de Rsg con distintos métodos en situaciones de limitación de registros. Las metodologías analizadas se basan en la aplicación de técnicas de regresión lineal (RL), redes neuronales artificiales (RNAs) y la metodología propuesta por FAO basada en la ecuación de Hargreaves, contrastando los resultados con los valores medidos en estaciones completas. Los modelos que mejor reproducen los valores observados son los basados en RNAs con datos de temperaturas máximas, mínimas y valores de radiación solar global extraterrestre, y el modelo de Hargreaves, con errores relativos de validación que oscilan entre el 5,8% y 8,3%, y, entre el 7,1% y 9,7% respectivamente. Utilizando la serie de datos de Rsg histórica representativa elaborada mediante la aplicación de RNAs a partir de datos registrados en estaciones termopluviométricas, se ha plasmado gráficamente la caracterización de la Rsg en C-LM.