El presente trabajo de Tesis Doctoral describe el desarrollo de un sistema computacional que permite de forma robusta y eficiente el control y previsión de la contaminación atmosférica para diferentes fuentes emisoras La principal motivación para su ejecución ha sido tratar de dar una respuesta a las crecientes exigencias en temas de calidad del aire de las autoridades ambientales (Unión Europea, Nacionales, Comunitarias, Municipales, etc.) construyendo un sistema con capacidad para realizar predicciones de calidad del aire y evaluar el impacto de diversas fuentes emisoras, en modo operacional y tiempo real, que ayude al planteamiento de estrategias efectivas de reducción de la contaminación La complejidad y elevada no linealidad de los procesos físicos, químicos, biológicos, etc. Presentes en la dinámica atmosférica requiere el uso de modelos numéricos con elevados requerimientos computacionales. En el presente trabajo se han integrado los modelos MM5 (PSU/NCAR, USA), EMIMO (EMision MOdel, UPM, España) y CMAQ (Community Multiscale Air Quality modelling system, EPA, USA) El proceso de integración ha requerido la investigación y desarrollo de una serie de módulos de adaptación, dirigidos normalmente a la generación de forma consistente de cada uno de los datos de entrada que requieren los diferentes modelos. Para la interpretación de la información obtenida se ha desarrollado un sofisticado Sistema de información, Análisis y Post-procesado que permite el acceso a la gran cantidad de información obtenida, para lo cual se han utilizado los últimos avances en Tecnologías de la Información La herramienta desarrollada se ha utilizado en diferentes aplicaciones reales donde se ha comprobado su utilidad y eficiencia, además de comprobar la solidez, robustez y fiabilidad mediante procesos de validación y calibración.