Ciudades de Chile con Latitud y Longitud – Descarga en Excel, CSV, SQL, JSON, XML
Última actualización: 24 de enero de 2026.
Aquí encontrarás una muestra seleccionada de 100 ciudades clave de Chile, cada una con datos esenciales como latitud, longitud, región administrativa y otros atributos relevantes.
Esta vista previa se extrae de nuestro conjunto de datos completo, que incluye un total de 2728 ubicaciones geográficas en todo el país.
Ya sea que trabajes en cartografía, análisis de datos o desarrollo de aplicaciones, los datos están disponibles para uso personal y comercial.
Todos los registros están disponibles en cinco formatos: Excel (.xlsx), CSV, SQL, JSON y XML.
Capital destacada: La capital oficial de Chile es Santiago.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11959162 | El Durazno | El Durazno | CL | Biobío | -36.40849 | -71.57194 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11900843 | Puerto Niltre | Puerto Niltre | CL | Los Ríos Region | -39.70895 | -72.20858 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965965 | Pangue | Pangue | CL | Biobío | -36.41847 | -72.43415 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11953889 | Batuco | Batuco | CL | Biobío | -37.17489 | -72.43177 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945803 | Reducción Huimpil Alto | Reduccion Huimpil Alto,Reducción Huimpil Alto | CL | Araucanía | -38.54114 | -72.6851 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945784 | La Suerte | La Suerte | CL | Araucanía | -38.49801 | -73.47012 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945722 | El Álamo | El Alamo,El Álamo | CL | Araucanía | -38.3066 | -72.60848 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954863 | Santa Elisa | Santa Elisa | CL | Biobío | -37.83133 | -73.36878 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12100725 | Chacabuco | Chacabuco | CL | Aysén | -47.36535 | -72.74104 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897731 | Colonia Iñaque | Colonia Inaque,Colonia Iñaque | CL | Los Ríos Region | -39.69132 | -72.95148 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945791 | San Antonio | San Antonio | CL | Araucanía | -38.54534 | -73.1003 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12004395 | El Llano | El Llano | CL | Maule Region | -35.80847 | -72.30302 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11917691 | Los Lleuques | Los Lleuques | CL | Araucanía | -38.77765 | -71.86324 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11948004 | Santa Cruz | Santa Cruz | CL | Biobío | -37.52413 | -72.05251 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11915268 | Las Piedras | Las Piedras | CL | Araucanía | -38.09227 | -71.99018 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897575 | Chamilchamil | Chamilchamil | CL | Los Ríos Region | -39.61659 | -72.95251 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12468889 | La Higuera | La Higuera | CL | Valparaíso | -32.71592 | -70.64226 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3871851 | San Pedro | San Pedro | CL | Maule Region | -36.14822 | -72.13045 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3888749 | Graneros | Graneros,ge la nei luo si,geulaneloseu,Гранерос,格拉內羅斯,그라네로스 | CL | O’Higgins Region | Provincia de Cachapoal | -34.06863 | -70.72747 | 23301 | America/Santiago | populated place | |
| 11945783 | Reducción Cayul | Reduccion Cayul,Reducción Cayul | CL | Araucanía | -38.44854 | -72.30545 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12004380 | Nicaragua | Nicaragua | CL | Maule Region | -35.70584 | -72.50796 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945829 | Buenos Aires | Buenos Aires | CL | Araucanía | -38.62682 | -73.07499 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954473 | Villarrica | Villarrica | CL | Biobío | -37.4894 | -73.57247 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945874 | Reducción Dollinco | Reduccion Dollinco,Reducción Dollinco | CL | Araucanía | -38.67948 | -72.82714 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11967418 | Choihue Bajo | Choihue Bajo | CL | Biobío | -36.97123 | -72.53754 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11981431 | El Arrozal | El Arrozal | CL | O’Higgins Region | -34.08922 | -70.76434 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11964684 | El Guindo | El Guindo | CL | Maule Region | -36.09714 | -72.18075 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945782 | Reducción Juan Savaria | Reduccion Juan Savaria,Reducción Juan Savaria | CL | Araucanía | -38.43964 | -72.32972 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965869 | Quilpolemu | Quilpolemu | CL | Biobío | -36.36351 | -72.70409 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3949120 | Tulapiña | CL | Tarapacá | -17.58278 | -69.71778 | 0 | America/Lima | populated place | |||
| 11956004 | Santa Marina | Santa Marina | CL | Biobío | -37.82037 | -72.35285 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12004467 | San Leonardo | San Leonardo | CL | Maule Region | -35.8723 | -72.25582 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12004367 | San Agustín | San Agustin,San Agustín | CL | Maule Region | -35.59834 | -72.05798 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956910 | Cerros Las Castillos | Cerros Las Castillos | CL | Maule Region | -36.23604 | -71.54739 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945852 | Rinconada | Rinconada | CL | Araucanía | -38.6194 | -72.41137 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11964690 | Buen Retiro | Buen Retiro | CL | Maule Region | -36.05716 | -72.02581 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12008497 | La Ollada | La Ollada | CL | O’Higgins Region | -34.02649 | -71.79262 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11964734 | Santa María | Santa Maria,Santa María | CL | Biobío | -36.24794 | -72.22782 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12525022 | El Manzano | El Manzano | CL | O’Higgins Region | -34.08445 | -71.90662 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954499 | Curiche | Curiche | CL | Biobío | -37.45587 | -72.44706 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12469260 | Yolita | Yolita | CL | Coquimbo Region | -30.48925 | -71.34727 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945860 | Reducción Pichingual | Reduccion Pichingual,Reducción Pichingual | CL | Araucanía | -38.72149 | -73.36968 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945921 | Fuchún | Fuchun,Fuchún | CL | Araucanía | -38.80459 | -72.66665 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11916650 | La Tabla | La Tabla | CL | Araucanía | -38.34823 | -71.9294 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945949 | El Encanto | El Encanto | CL | Araucanía | -38.88436 | -73.02154 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3891913 | El Baño | Bano Nuevo,El Bano,El Baño | CL | Aysén | -47.1102 | -72.48844 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956211 | La Florida | La Florida | CL | Maule Region | -36.08745 | -71.82887 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11947734 | San Isidro | San Isidro | CL | Biobío | -37.02415 | -72.0432 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11947808 | Totoral Casas Viejas | Totoral Casas Viejas | CL | Biobío | -37.31574 | -72.15153 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12013463 | La Puntilla | La Puntilla | CL | O’Higgins Region | -34.79802 | -71.66682 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954505 | Guallaco | Guallaco | CL | Biobío | -37.56349 | -73.61032 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12101105 | El Brown | El Brown | CL | Aysén | -47.25618 | -72.09275 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12012658 | Mata Redonda | Mata Redonda | CL | O’Higgins Region | -34.52841 | -71.59405 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956220 | La Capilla | La Capilla | CL | Maule Region | -36.10343 | -71.70859 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954456 | El Mirador | El Mirador | CL | Biobío | -37.3633 | -72.64713 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3881046 | Máfil | Mafil,Máfil | CL | Los Ríos Region | Provincia de Valdivia | -39.665 | -72.95159 | 0 | America/Santiago | populated place | |
| 11899689 | Pichilafquén | Pichilafquen,Pichilafquén | CL | Araucanía | -39.21728 | -72.21905 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897874 | Santa Julia | Santa Julia | CL | Los Ríos Region | -39.84966 | -72.58694 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945868 | Reducción Lolocura | Reduccion Lolocura,Reducción Lolocura | CL | Araucanía | -38.70425 | -73.09735 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956254 | Latiguillo | Latiguillo | CL | Maule Region | -36.11839 | -71.42979 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11915386 | Reducción Ralco | Reduccion Ralco,Reducción Ralco | CL | Biobío | -38.06292 | -71.35659 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11899685 | Bellavista | Bellavista | CL | Araucanía | -39.20755 | -72.1387 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11961093 | La Peña | La Pena,La Peña | CL | Maule Region | -35.42499 | -71.56319 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12004449 | Villarrica | Villarrica | CL | Maule Region | -35.87206 | -72.62664 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12012309 | Santa Victoria | Santa Victoria | CL | O’Higgins Region | -34.46441 | -71.40019 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12524991 | Muco | Muco | CL | Araucanía | -38.60428 | -72.39003 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11899606 | Reducción Codihue | Reduccion Codihue,Reducción Codihue | CL | Araucanía | -39.02601 | -72.01046 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954470 | Curanadu | Curanadu | CL | Biobío | -37.35357 | -72.25049 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3892760 | Dalcahue | Dal’kaueh,Dalcahue,Dalkahue,Dalkahuė,Dalkawe,Ntalkaoue,da ka wei,dalkahyw,dalkahyw shyly,dalkaue,Νταλκάουε,Далькауэ,دالكاهيو,دالکاهیو، شیلی,達卡衛,달카우에 | CL | Los Lagos Region | Provincia de Chiloé | -42.37845 | -73.65011 | 13076 | America/Santiago | populated place | |
| 3870294 | Talca | TLX,Tal’ka,Talca,Talka,Talkao,ta er ka,talka,taruka,Τάλκα,Талка,Талька,تالكا,تالکا,ტალკა,タルカ,塔爾卡,탈카 | CL | Maule Region | Provincia de Talca | -35.4264 | -71.65542 | 197479 | America/Santiago | seat of a first-order administrative division | |
| 11956057 | El Laurel | El Laurel | CL | Biobío | -37.85943 | -72.33854 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12004418 | Pedernales | Pedernales | CL | Maule Region | -35.74069 | -72.12154 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11949835 | Colonia Palermo | Colonia Palermo | CL | Biobío | -37.81153 | -72.20075 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965963 | Capellanía | Capellania,Capellanía | CL | Biobío | -36.47686 | -72.51381 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11966961 | San Luis | San Luis | CL | Biobío | -36.75711 | -72.3374 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11948002 | La Perla | La Perla | CL | Biobío | -37.52263 | -72.20206 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3876664 | Penco | Ciudad de Penco,Penco,Penko,Penon,Peñon,peng ke,pengko,penko,pnqw,Пенко,פּענקא,פנקו,ペンコ,彭科,펭코 | CL | Biobío | Provincia de Concepción | -36.74075 | -72.99528 | 46091 | America/Santiago | populated place | |
| 11917512 | Reducción Colonia Mitrauquén | Reduccion Colonia Mitrauquen,Reducción Colonia Mitrauquén | CL | Araucanía | -38.51283 | -71.19703 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12100340 | Playa Blanca | Playa Blanca | CL | Aysén | -45.41184 | -73.07173 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3874663 | Puqueldón | Lemui,Puqueldon,Puqueldón | CL | Los Lagos Region | Provincia de Chiloé | -42.60001 | -73.67458 | 0 | America/Santiago | populated place | |
| 11897902 | Cochuy | Cochuy | CL | Los Ríos Region | -39.92182 | -72.67283 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11967404 | Quiñenco | Quinenco,Quiñenco | CL | Biobío | -36.99583 | -73.10554 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945965 | Santo Domitila | Santo Domitila | CL | Araucanía | -38.89674 | -72.62695 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11959298 | Los Castaños | Los Castanos,Los Castaños | CL | Biobío | -36.98404 | -71.78477 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956063 | Villa Elicura | Villa Elicura | CL | Biobío | -37.94434 | -73.22938 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897907 | La Pellinada Chica | La Pellinada Chica | CL | Los Ríos Region | -39.97075 | -72.56453 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897601 | Troltrolhue | Troltrolhue | CL | Los Ríos Region | -39.55656 | -72.71297 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11917625 | Escocia | Escocia | CL | Araucanía | -38.64846 | -72.04548 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897846 | Huillines | Huillines | CL | Los Ríos Region | -39.77709 | -72.53351 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11964713 | Cuatro Esquinas | Cuatro Esquinas | CL | Biobío | -36.1936 | -72.03272 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897843 | Champulli | Champulli | CL | Los Ríos Region | -39.73302 | -72.57116 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954438 | San Agustín | San Agustin,San Agustín | CL | Biobío | -37.37815 | -73.41803 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965953 | Maitenco | Maitenco | CL | Biobío | -36.4598 | -72.69044 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11967011 | Los Acacios | Los Acacios | CL | Biobío | -36.87934 | -72.19154 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897376 | Santa Magdalena | Santa Magdalena | CL | Araucanía | -39.29334 | -72.27403 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945823 | Colonia San Juan de Trovolhue | Colonia San Juan de Trovolhue | CL | Araucanía | -38.57989 | -73.37787 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12100390 | El Remanso | El Remanso | CL | Aysén | -45.59999 | -72.5574 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945819 | Tres Hijuelas | Tres Hijuelas | CL | Araucanía | -38.52311 | -72.30449 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12469653 | Nihue | Nihue | CL | Santiago Metropolitan | -33.99446 | -71.57883 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12013498 | Camarico | Camarico | CL | Maule Region | -34.93632 | -71.65678 | 0 | America/Santiago | populated place |
Chile: una geografía vertical que requiere datos horizontales
Una nación definida por la latitud, mapeada por la precisión
Desde el desierto de Atacama en el norte hasta los campos de hielo de la Patagonia en el sur, Chile se extiende a través de una extraordinaria gama de latitudes, climas y terrenos. Como geógrafo, Chile se siente como un libro abierto con mil capítulos: cada ciudad, comuna y provincia es una historia a la espera de ser mapeada. Pero para leer este libro de manera efectiva, necesitamos datos limpios, estructurados y accesibles. Y ahí es donde comienza la base del análisis geográfico: con información completa a nivel de ciudad, ahora más fácil de trabajar que nunca, especialmente gracias al nuevo formato Excel (xlsx).
Comprender el mosaico urbano de Chile
La estructura administrativa de Chile es compleja pero coherente. Está compuesta por 16 regiones, subdivididas en provincias y comunas. Los grupos de desarrollo urbano a lo largo de la columna vertebral central del país, pero cada ciudad -desde Arica hasta Punta Arenas- desempeña un papel vital en el ecosistema nacional. Entender estas ciudades en términos de su ubicación administrativa es más que académico-es esencial para la planificación, la gobernanza y la inversión.
Es por eso que nuestro conjunto de datos hace más que solo listar ciudades: vincula cada una a su respectiva región y departamento (provincia). Esta relación estructurada es crucial para formar una comprensión espacial completa de Chile.
Las coordenadas geográficas detrás de cada nombre
Detrás de cada punto del mapa hay un conjunto preciso de coordenadas. En un país tan geográficamente alargado y tectónicamente dinámico como Chile, la latitud y la longitud no son solo números; son líneas de vida. Ya se trate de rastrear la actividad sísmica, planificar infraestructuras de energía renovable o responder a desastres naturales, es indispensable disponer de datos específicos sobre la ubicación.
Nuestro conjunto de datos incluye las coordenadas geográficas exactas para cada ciudad y municipio, lo que le brinda la precisión necesaria para superponer esta información con imágenes satelitales, mapas de calor de la población o simulaciones logísticas. Y aunque no publicaremos estas coordenadas en este artículo, están fácilmente disponibles en nuestra base de datos estructurada.
Excel como puerta de entrada a la claridad geográfica
Lo que distingue nuestra oferta es el énfasis en la usabilidad, especialmente a través de Excel (xlsx). Si bien los especialistas en SIG pueden apreciar SQL y JSON, la mayoría de los usuarios-planificadores, investigadores, analistas gubernamentales e incluso estudiantes-trabajan en Excel. Es el formato de la claridad, el lenguaje de la hoja de cálculo que convierte la complejidad en conocimiento.
Ahora que nuestros datos de la ciudad de Chile están disponibles en Excel, cualquiera puede ordenar instantáneamente por región, filtrar por departamento y visualizar relaciones sin necesidad de herramientas avanzadas. Excel permite a los usuarios explorar datos geográficos sin fricción, y en un país con capas como Chile, que la accesibilidad cambia el juego.
Disponibilidad multiformato para un paisaje multidisciplinario
Además de Excel, nuestra base de datos es accesible en varios formatos clave para adaptarse a una amplia gama de necesidades técnicas:
* CSV para una rápida integración en paneles de control o aplicaciones ligeras
* SQL para modelado de datos escalable y sistemas a nivel empresarial
* JSON para desarrolladores que construyen herramientas de mapeo o basadas en la web
* XML para plataformas heredadas y tareas de análisis estructurado
Pero Excel sigue siendo el buque insignia, una clave universal para desbloquear la geografía urbana y administrativa de Chile.
Por qué las ciudades de Chile importan ahora
Chile no es estático; está urbanizando, digitalizando y adaptándose. Ciudades como Santiago, Valparaíso y Concepción no son solo centros de comercio; son lugares de prueba para la infraestructura inteligente y la planificación urbana verde. Mientras tanto, las ciudades más pequeñas a lo largo de los Andes o los fiordos del sur son cada vez más relevantes para la investigación sobre biodiversidad, los asuntos indígenas y la estrategia turística.
Con nuestra base de datos, puedes pasar de macroobservaciones a microdecisiones: planificar un proyecto de energía renovable en Coquimbo o analizar el acceso a la educación en Biobío. Estos datos no son para decorar, sino para la acción.
Conclusión
La geografía de Chile exige tanto admiración como rigor. No es suficiente maravillarse con sus montañas, desiertos y costas; debemos entender cómo sus ciudades están incrustadas en este marco natural. Nuestro amplio conjunto de datos a nivel de ciudades, ahora enriquecido por un formato Excel fácil de usar, brinda a investigadores, desarrolladores y tomadores de decisiones las herramientas para interactuar con Chile en un nivel más profundo. Es más que una base de datos; es una invitación a ver al país no solo como una franja vertical en el globo, sino como un sistema vivo, organizado y mapeable de la actividad humana y el contexto natural.
