Los objetivos de este trabajo fueron desarrollar un sistema de información geográfica portable utilizando módulos especializados para el análisis de datos en el ecosistema Python, que bajo la lógica de la geoestadística automaticé los procedimientos repetitivos para analizar la variabilidad espacial (dentro y fuera de los lotes) mediante interpolación Kriging ordinario, y comparar sus resultados con el motor geoestadístico SAGA GIS para validar el sistema. Se desarrolló la aplicación GeoStatLiteUN implementando los módulos especializados: SciPy v1.20.3, NumPy v1.20.0, statsmodels v0.12.2, PyKrige v1.6.0, Matplotlib.pyplot v3.4.2, seaborn v0.11.1 y Tkinter de Python (Python 3.9.5) en un script que sigue la lógica de la geoestadística para el análisis de bases de datos espaciales (estudio descriptivo, depuración, supuesto de estacionariedad, análisis estructural y creación de superficie continua) cuyo ejecutable posibilita a los usuarios procesar y analizar datos espaciales y construir mapas de variabilidad espacial de forma ágil sin depender de una conexión a internet y conocimientos previos de los algoritmos matemáticos a usar. GeoStatLiteUN al ser probado mostró que los resultados teóricos son válidos teniendo en cuenta la similitud con los resultados de SAGA GIS (para los mismos datos) y teniendo en cuenta que 99 de 100 (99% de confianza en el método) modelos espaciales construidos con GeoStatLiteUN a partir de las bases de datos de prueba basarán sus predicciones en las medias de las muestras. Sin embargo, es necesario validar en campo los mapas de variabilidad espacial para garantizar su eficiencia y apoyarse en un programa más robusto para la confección de planos convencionales.