The use of the catch per unit effort (CPUE) as an index of abundance usually requires a standardization process consisting of isolating all those exogenous factors from temporal variations in abundance from the CPUE time-series. These exogenous factors include those generated by modifications in fishery vessel efficiency, variations in fishing strategies, and environmental fluctuations. The selection of the latter has been considered to be one of the most difficult, arbitrary, and poorly documented stages since the environmental effects vary on different temporal scales in autocorrelated and non-random manners, influencing the CPUE through a cause-effect process. Transfer function models (TFM) were constructed to describe statistically the cause-effect relationship between two time-series and herein we propose that TFM are a valid tool for: i) discriminating environmental effects that influence the CPUE and ii) describing how these effects should be included in a generalized lineal model (GLM). We analyzed the Antarctic krill CPUE from August 1989 to July 1999, and as possible causal effects, the Antarctic Oscillation Index (AOI) and atmospheric pressure at sea level (APSL). TFM shows that the APSL, with an annual lag (APSL12), influences the CPUE of Antarctic krill, whereas the AOI did not have a significant effect. The use of APSL12 in the GLM increased the explanation of the deviance by 31% as compared with the APSL with no lag. We concluded that TFM constitute a promising tool for including environmental effects in the standardization of the CPUE that would result in less biased and more accurate indexes of abundance.Para emplear la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) como índice de abundancia se debe realizar normalmente un proceso de estandarización que consiste en aislar desde las series de tiempo de CPUE todos aquellos efectos exógenos a las variaciones temporales de la abundancia. Dentro del conjunto de efectos exógenos, como aquellos generados por modificaciones en la eficiencia de las embarcaciones pesqueras, variaciones en las estrategias de pesca y variaciones ambientales, la elección de estos últimos ha sido considerada una de las etapas más difícil, arbitraria y menos documentada, debido a que los efectos ambientales varían en diferentes escalas temporales de forma autocorrelacionada y no aleatoria, influenciando a la CPUE por medio de un proceso causa-efecto. Los modelos de función de transferencia (MFT) fueron construidos para describir estadísticamente la relación causa-efecto entre dos series de tiempo y se proponen en este artículo como una herramienta valida para i) discriminar efectos ambientales que influencian la CPUE y ii) describir la forma en que estos efectos deben ser incluidos en un modelo lineal generalizado (MLG). Se analizó la CPUE de krill antártico para el período agosto 1989-julio 1999, y como posibles efectos causales el Índice de Oscilación Antártico (IOA) y las Presiones Atmosféricas al Nivel del Mar (PANM). El MFT muestra que las PANM bajo un desfase anual (PANM12), influencian la CPUE de krill antártico; mientras que la IAO no tiene un efecto significativo. La utilización de la PANM12 en un MLG incrementó en 31% la explicación de la devianza respecto a la serie sin desfase. Se concluye que los MFT son herramientas promisorias para incluir efectos ambientales en la estandarización de la CPUE resultando en índices de abundancia menos sesgados y más precisos.