Lenguajes de programación más utilizados en GIS

Seguramente en más de una ocasión habrás pensado que deberías especializarte. Si trabajas con GIS, habrás visto más de una oferta de empleo en la que se requieren conocimientos de programación, y tanto por ascender en el mundo profesional, como por tus propias necesidades GIS lo habrías necesitado.

Incluso si eres profesional informático y trabajas con GIS, te habrá surgido la misma duda: ¿Cuál es el lenguaje de programación más adecuado para trabajar con GIS?

Lógicamente, no hay una respuesta única, pues el mundo del GIS es tan amplio como las posibilidades de acceder a él desde la programación. En función de tus conocimientos de partida, tus ganas de aprender y tus necesidades, deberás aprender uno u otro lenguaje.

Aquí te presentamos un listado de los lenguajes de programación y tecnologías más populares en el mundo del GIS, ordenados por las más populares entre los desarrolladores. Para ello, hemos tenido en cuenta el informe Octoverse de 2024 y la encuesta realizada por Stack Overflow  en mayo de 2025:

1. Python – el estandar de facto en GIS

Python se ha convertido en el lenguaje más usado en GitHub, superando a JavaScript tras diez años de liderazgo. Este es el primer cambio a gran escala que observamos en los dos lenguajes principales desde 2019, y refleja el auge de Python, que ha acompañado el auge de la IA generativa de los últimos años.

Python es un lenguaje de scripts, orientado a objetos y de alto nivel (está más cerca del usuario que de la máquina). Con él podemos automatizar tareas de geoprocesamiento, ahorrar mucho tiempo y mejorar la precisión de nuestros resultados.

Destaca por su facilidad de uso sin sacrificar robustez. Fue un gran acierto por parte de los principales GIS de escritorio – ArcGIS (con ArpPy) o QGIS (con PyQGIS).

Con el tiempo se ha vuelto omnipresente, ofreciendo soluciones para administrar datos, crear mapas, realizar análisis, gestionar sistemas y desarrollar SIG Web.

La popularidad de Python ha crecido de forma sostenida, y cada vez más usuarios de GIS lo aprenden y aprovechan sus ventajas.

A finales de 2018 las peguntas relativas a Python superaron por primera vez las de JavaScript.

Python es también la base del análisis geoespacial moderno, con librerías como GeoPandas, Rasterio, Shapely, Folium o PyProj, además de su integración con machine learning y deep learning.

👉 Ideal para: analistas GIS, desarrolladores de herramientas, automatización, IA y SIG Web.

2. JavaScript / TypeScript – el lenguaje del GIS web

JavaScript (JS) es uno de los lenguajes más populares y utilizados en GIS. ¿Por qué? Porque es el lenguaje de la web, y por tanto el que se usa para desarrollar aplicaciones webmapping.

Los lenguajes necesarios para crear aplicaciones webmapping son HTML, CSS y JavaScript, los tres van de la mano. Aprenderlos es, por tanto, un “must have”.

Podríamos decir que la relación entre JavaScript y los mapas web es análoga a la de Python y los SIG de escritorio.

Las librerías más populares están escritas en JavaScript:

• Leaflet, MapLibre GL JS, OpenLayers.
• ArcGIS API for JavaScript.
• Deck.gl, CesiumJS.

TypeScript, su “hermano tipado”, se ha convertido en el estándar moderno para desarrollo web GIS.

Ofrece un código más robusto y predecible, y ya ha superado a Java en número de contribuciones en GitHub.

👉 Ideal para: desarrollo de visores web, GIS en la nube y aplicaciones web interactivas.

3. SQL (PostgreSQL + PostGIS) – la base del GIS relacional

SQL se utiliza como lenguaje de acceso y control de bases de datos, y está en el corazón de muchas operaciones GIS.

El conocimiento de la gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) es esencial, por lo que dominar SQL (Structured Query Language) es imprescindible.

La base de datos abierta más potente y avanzada es PostgreSQL, y PostGIS es su componente espacial.

SQL es un lenguaje estable y duradero. Su éxito se debe a que es declarativo, no procedimental: indicas qué quieres que suceda, no cómo hacerlo.

Además, es sencillo, lógico y muchas de sus construcciones te resultarán familiares, ya que gran parte de las consultas en GIS utilizan sentencias SQL.

👉 Ideal para: gestión y análisis de bases de datos espaciales, backend GIS, integración con QGIS, GeoServer o Python.

4. Java y Kotlin – el corazón del GIS open source y móvil

Java ha sido históricamente un lenguaje central en el desarrollo GIS open source.

Muchos proyectos emblemáticos están escritos en Java: GeoServer, MapStore, GeoTools, JTS o deegree.

Aunque su popularidad ha bajado, sigue siendo muy relevante en entornos empresariales y en servidores GIS.

Kotlin📱, por su parte, es el lenguaje oficial de Android, y ha reemplazado progresivamente a Java en el desarrollo móvil.

Es clave para desarrollar aplicaciones GIS móviles que usen SDKs de Mapbox, ArcGIS Runtime o MapLibre.

👉 Ideal para: desarrollo GIS open source y aplicaciones móviles Android.

5. C / C++ – los cimientos del software GIS

C y C++ son los lenguajes sobre los que se construyen la mayoría de las herramientas GIS.

Su rendimiento y control a bajo nivel los hacen insustituibles en librerías críticas como:

• GDAL/OGR
• PROJ
• QGIS Core
• GRASS GIS

Aunque no son la mejor opción para principiantes, conocer su papel ayuda a comprender la arquitectura de muchos programas GIS.

👉 Ideal para: desarrollo de librerías geoespaciales y software de alto rendimiento.

6. R – análisis espacial y geostadística.

R es un entorno de software libre y lenguaje de programación para realizar análisis estadístico. Es muy utilizado en investigación y ha crecido notablemente gracias al auge de la ciencia de datos.

Las tecnologías utilizadas para data science o ciencia de datos han mostrado un crecimiento particularmente rápido en los últimos años.

Ofrece multitud de bibliotecas para procesamiento, manipulación, visualización y publicación de datos.

R se integra con GIS y es especialmente útil para analizar grandes conjuntos de datos (data mining).

Aquí puedes leer un poco más sobre R y GIS: Qué es R y su relación con los Sistemas de Información Geográfica.

7. Go (Golang) 🦫– servidores y backend geoespacial de alto rendimiento

Go, creado por Google, está ganando terreno en el mundo GIS por su velocidad, concurrencia y eficiencia.

Se utiliza en el desarrollo de servidores de tiles vectoriales, APIs REST y microservicios geoespaciales.

Proyectos destacados:

• Tegola (vector tiles server).
• TileServer GL.
• Librerías go-spatial y orb.

👉 Ideal para: backend geoespacial, servidores de mapas y aplicaciones GIS en la nube.

8. Rust – nueva librería GIS segura y eficiente

Rust es un lenguaje moderno enfocado en la seguridad y el rendimiento.
Su comunidad está creciendo rápidamente, y el ecosistema GeoRust ya ofrece librerías como:

• geo, geojson, proj, gdal (bindings en Rust)

Rust es especialmente prometedor para construir herramientas GIS eficientes y seguras, sustituyendo a C++ en muchos contextos.

👉 Ideal para: desarrollo de librerías GIS de alto rendimiento y proyectos científicos.

9. Julia – modelización y análisis espacial en investigación

Julia es un lenguaje de alto rendimiento diseñado para el cálculo científico.
Está creciendo en entornos académicos y de investigación, gracias a su velocidad y a su sintaxis sencilla.

Tiene librerías geoespaciales como GeoData.jl, ArchGDAL.jl y Shapefile.jl.
Aunque su uso profesional en GIS es aún limitado, su proyección es prometedora.

👉 Ideal para: investigación, modelización y simulaciones geoespaciales.

10. C# y PHP

C# sigue utilizándose para desarrollar complementos (Add-ins) en ArcGIS Desktop y ArcGIS Pro mediante .NET. Sin embargo, su uso fuera de ese entorno es cada vez menor.

PHP (Hypertext Preprocessor) es un lenguaje de código abierto muy popular para el desarrollo web, especialmente para crear sitios interactivos, pero está en claro declive.

Lenguajes en desuso

No podemos cerrar este post sin mencionar a los “caídos en combate”.

Fue bonito aprender con Avenue, y muy triste verlo desaparecer. Si además llegaste a hacer macros con AML, ¡ya tienes una edad! 😉
También VBA pasó a la historia.

Flex (de Adobe) fue una de las formas más fáciles de crear aplicaciones RIA (Rich Internet Applications).

Silverlight, de Microsoft, permitió desarrollar aplicaciones interactivas para clientes web y de escritorio.

Ambas tecnologías —al igual que Avenue o AML— ya no se utilizan en el ecosistema GIS actual.

Conclusión

Hasta aquí nuestro listado de lenguajes de programación para GIS en 2025.

Si no lo has hecho aún, si nunca has aplicado estos lenguajes de programación para GIS entonces eres un usuario GIS, pero no un experto GIS.

En esta entrada puedes ver la diferencia entre técnico GIS, analista SIG, consultor y desarrollador GIS.

Busca la línea de trabajo que más te interese —visores web de mapas, herramientas, aplicaciones de escritorio…— y especialízate.