In Mexico hotspots detection is a useful tool to provide opportune information on forest fire fighting. The aim of this study was to assess hotspots for the period of 2001–2010 in various ecozones in the north of México. The study area was divided into 1,343 physiographical units, and quantitative indices of clustering were calculated using the Getis-Ord statistics. As a statistical test on the validity of the clustering, a p-value test was carried out. Results revealed that the locations of hotspots showed a clustered distribution that was remarkable on conifer-oak ecosystems. A remaining challenge is to conduct more detailed analyses that investigate the underlying mechanisms responsible for the spatial clustered fire. Historical data were attractive in terms of simplicity, low costs, and transparency. They also provide useful information to researchers to conceptualize where ignitions could occur. The approach could be applied at a finer time and space scale where ignition data are available.En México la detección de puntos de calor es una herramienta que provee información oportuna para el combate de incendios forestales. El objetivo de este estudio fue evaluar el grado de agrupamiento de puntos de calor para el periodo 2001 al 2010 en diferentes ecozonas del norte de México. El área de estudio fue dividida en 1.343 unidades fisiográficas sobre las cuales se aplicó el estadístico G de Getis-Ord para calcular el grado de agrupamiento, incluyendo una prueba estadística de su validez. Los resultados revelan que el patrón espacial de los puntos de calor muestra una distribución agrupada acentuada en los ecosistemas de coníferas y encinas. Se discute la necesidad de contar con análisis más detallados para investigar los mecanismos responsables del agrupamiento. Los datos históricos resultaron atractivos en términos de simplicidad, bajos costos y son útiles para apoyar a los investigadores a conceptualizar donde pueden ocurrir los incendios forestales. Además este procedimiento puede aplicarse a escalas más finas de tiempo y espacio en donde los datos estén disponibles.