Pronosticar la inflación de alimentos es uno de los grandes retos del Banco central, debido a la alta ponderación de los alimentos dentro del IPC y puesto que los rubros que conforman este grupo obedecen principalmente a factores de oferta que no son fácilmente predecibles ni reaccionan a la política monetaria. En este trabajo se construyen pronósticos para la inflación de alimentos a partir de desagregados, utilizando diferentes clasificaciones de la canasta de alimentos del IPC. Se evalúan y comparan modelos tanto univariados como multivariados según su capacidad de pronóstico. Los resultados muestran, que los pronósticos construidos a partir de pronósticos de subgrupos de alimentos generados por modelos multivariados (VARX y VEC) producen menor error de pronóstico que los generados por un modelo univariado (ARX). De otro lado, para el corto y mediano plazo, los pronósticos para el agregado construidos agregando pronósticos de subgrupos de alimentos producen menor error de pronóstico que los pronósticos para la inflación de alimentos generados por un modelo que contiene tanto rezagos del agregado como rezagos de los subgrupos. Sin embargo, para horizontes más lejanos los segundos parecen mejores que los primeros.