This study is performed within of the Gerontological Geography, as analysis in order to know the movement that the older population effected within the ZMVT segregated residentially and agglomerate in a group where the neighboring town meets the same socio-residential properties. It is based on the application of two methods Geoeconometrics; Aespaciales indexes and spatial indexes, using the software´s of freely available GEODA and Geo Segregation Analyzer, this in order to argue, which method is most useful in the socio-spatial problems. The result shows that the older population is located in the center of the ZMVT. This pattern holds for all population centers of the neighboring municipalities of this ZM, being the new residential areas (regular and irregular) and the residential complexes the place of residence for new families or relatively young population. Likewise spatial indexes by applying spatial autocorrelation and Local Moran Index are what give more accurate, precise and localized results, so these are most useful in the analysis of this type of problem.Este estudio se realiza dentro de la Geografía Gerontológica y propone un análisis para conocer el movimiento que efectúa la población adulta mayor en el interior de la Zona Metropolitana del Valle de Toluca (ZMVT), al segregarse residencialmente y aglomerarse en un grupo donde la población vecina cumple las mismas características socioresidenciales. La investigación se basa en la aplicación de dos métodos geoeconométricos: los índices aespaciales y los índices espaciales, utilizando los software de libre acceso GEODA y Geo Segregation Analyzer, con el propósito de argumentar cuál de los métodos es de mayor utilidad en los problemas socioespaciales. El resultado demuestra que la población adulta mayor se ubica en el centro de la ZMVT, patrón que se cumple para todos los centros de población de los municipios que conforman esta ZMVT, siendo las nuevas zonas habitacionales el lugar de residencia para las nuevas familias o población relativamente joven. Se concluye que los índices espaciales mediante la aplicación de la autocorrelación espacial y el Índice Local de Moran son los que arrojan resultados más exactos, precisos y localizables, por lo que serían de mayor utilidad en el análisis de este tipo de problema.