Las series de tiempo en R son datos organizados cronológicamente, utilizados para analizar patrones, tendencias y hacer predicciones sobre fenómenos que dependen del tiempo, como ventas, temperaturas o precios.

R ofrece varias funciones y paquetes para trabajar con series de tiempo:

1. ts(): Crea objetos de series de tiempo. Ejemplo: ts(data, start=c(2020,1), frequency=12).

2. forecast: Paquete para análisis y predicción, que incluye modelos como ARIMA.

3. xts y zoo: Paquetes para manejar series temporales irregulares o con fechas personalizadas.

4. plot(): Permite visualizar series de tiempo.

Con estas herramientas, R facilita la identificación de tendencias, estacionalidades y ciclos, y la construcción de modelos predictivos para series temporales. Es ideal para análisis de datos financieros, meteorológicos, entre otros.