En este trabajo se implementa y validan los resultados de una primera aplicación de un modelo de calidad de aire que acopla módulos meteorológicos y de química atmosférica, sobre la cuenca de Santiago, para fines de aplicación ulterior como una herramienta operacional de pronóstico del tiempo químico en la Dirección Meteorológica de Chile, en adición a otras herramientas ya disponibles.El modelo ha sido desarrollado en el Centro de Pronóstico del Tiempo y del Clima de Brasil (INPE - CPTEC) y se quiere que esta herramienta se convierta en una plataforma de desarrollo comunitario en América del Sur, para lo cual este trabajo ha constituido el proyecto piloto para la exportación del modelo a otras instituciones en la región. En este contexto, este trabajo ha ayudado a identificar las modificaciones en aspectos computacionales y físicos del código necesarias para el buen funcionamiento del mismo a escala urbana y sobre una zona de topografía compleja.Aquí se muestra la evaluación sistemática del modelo con énfasis en la inicialización en los campos de humedad, representación de la capa límite y procesos de advección. Para ello se eligió un periodo de 2 semanas en enero de 2002, para el cual se simuló la dispersión de monóxido de carbono (CO), una traza químicamente pasiva a escala urbana y la formación fotoquímica de ozono (O3) a partir de precursores. Estos resultados son comparados con observaciones disponibles en Santiago y con simulaciones del modelo MM5 - Polyphemus, implementado de modo operacional en la Dirección Meteorológica de Chile. También fueron estudiados y evaluados aspectos tales como la razón entre compuestos orgánicos volátiles y óxidos de nitrógeno presente en el inventario local de emisiones y los resultados simulados de óxidos de nitrógeno, respectivamente.Se concluye que el modelo es capaz de representar las características generales de la variabilidad meteorológica y química sobre la zona de estudio, haciéndolo pertinente como herramienta operativa para pronósticos del tiempo químico. Se considera, sin embargo, que su desempeño podría ser mejorado al incrementar su resolución espacial en la zona de estudio, así como ajustando las opciones físicas disponibles en el modelo.