El turismo en Chile representa un aporte directo de 3,3% al PIB, y un 7% al empleo, aportando cada vez más a la economía en los últimos años. En la presente investigación se implementará la metodología de Regresión Lineal Múltiple con Mínimos Cuadrados Ordinarios, con el objetivo de determinar cuantitativamente la influencia de turismo en el crecimiento económico de Chile en el periodo de 2000-2018, para ello se realizó un análisis de la relación entre las variables Producto Interno Bruto (PIB), Gastos de Turismo Internacional (GTI) y Recibos de Turismo Internacional (RTI), con datos del Banco Mundial. Los resultados evidencian una significancia de las variables con un coeficiente de determinación R2 ajustado de 56,3%, demostrando que un aumento de 1% en los gastos de turismo, generan un incremento de 1,920% en el PIB por lo cual existe una relación directamente proporcional, por el contrario, un aumento en los recibos de turismo de 1% ocasiona una disminución de 2,482% en el PIB por su relación inversamente proporcional. Asimismo, el modelo presenta una autocorrelación positiva, una heterocedasticidad moderada, normalidad en los datos y no presenta problemas de multicolinealidad, estableciendo que el turismo afecta, pero no significativamente el crecimiento económico de Chile.Palabras clave: Turismo, crecimiento económico, gastos de turismo internacional, recibos de turismo internacional.ResumenThe purpose of this study is to develop a new method thatallows calculating the characteristics of tourist paths, favoringthe understanding of visitor behavior. Changes andcomplexities are considered between a first phase of quasi-random "search" of attractions and tourist sites to visit,and a second phase of direct access to places of interestin the territory. This method is based on the notion of entropycurve, where a low value corresponds to a direct andrapid access to the preselected or recently defined sites,and a high value corresponds to an almost random searchfor tourist sites showing a more erratic behavior of thetourist. The location in space and time of the high entropyparts of the tourist trajectory would allow making betterdecisions related to the management of tourism in a giventerritory.Keywords: Trajectories, tourist behaviors, entropy curve,tourism management, decisions.