This work seeks to quantitatively correlate the incidence of COVID-19 with the climatic variables in the Republic of Panama, for this purpose the incidence of COVID-19 was used since the beginning of the pandemic on March 9, 2020, the climatic variables onthe same date, then time series were created that would later be correlated to know quantitatively the linear and non-linear relationships of these data sets , for these purposes were used the correlation coefficient of Pearson and Spearman respectively, In addition to this was performed the correlation with the delays or lag of the climatic variables to determine the correlations and effects of a climate variable on the incidence of future cases and how many days later this effect is reflected. The COVID19 incidence data were taken from the Ministry of Health of Panama and compared with climatic variables of the weather station belonging to Florida State University and the observatory in Punta Culebra of the Smithsonian Institute of Tropical Diseases, the correlated variables were temperature, relative humidity, solar radiation and UV radiation. The data were grouped in two ways, by day and by week, by grouping them by week it is possible to observe a correlation with solar radiation that is not appreciatedif the data are grouped by day. The data indicate that there is a correlation of climate variables with the incidence of COVID-19 cases. Additionally, the event of the pandemic was analyzed in the averages of the climatic variables.Este trabajo busca correlacionar de manera cuantitativa la incidencia de COVID-19 con las variables climáticas en la República de Panamá, para este fin se utilizó la incidencia de COVID-19 desde el inicio de la pandemia el día 9 de marzo de 2020, las variables climáticas en las mismas fecha, luego se crearon series de tiempo que después serian correlacionadas para conocer de manera cuantitativa las relaciones lineales y no-lineales de estos conjuntos de datos, para estos fines se utilizaron los coeficiente de correlación de Pearson y Spearman respectivamente, Además de esto se realizó la correlación con los retrasos o lag de las variables climáticas para determinar las correlaciones y efectos de una variable climática en la incidencia de casos futuros y cuantos díasdespués se ve este efecto reflejado. Los datos de incidencia de COVID19 fueron tomados del Ministerio de Salud de Panamá y comparados con variables climáticas de la estación meteorológica perteneciente a la Florida State University y el observatorio en Punta Culebra del Instituto Smithsonian de Enfermedades Tropicales, las variables correlacionadas fueron temperatura, humedad relativa, radiación solar y radiación UV. Los datos fueron agrupados de dos maneras, por día y por semana, al agruparlos porsemana se logra observar una correlación con la radiación solar que no se aprecia si se agrupan los datos por día. Los datos indican que existe una correlación de las variables climáticas con la incidencia de casos de COVID-19. Adicional se analizó el evento de la pandemia en los promedios de las variables climáticas.