Las asociaciones espaciales constituyen uno de los tipos de regularidades más utilizadas para la inteligencia de negocio en relación a los datos espacialmente referenciados. Debido a las particularidades de este tipo de información, distintos acercamientos han sido propuestos a lo largo del tiempo para el minado de las mismas, sin embargo, no existe una forma definida de realizar esta actividad que sea adaptable a las situaciones particulares de los distintos problemas de negocio que se presentan. Por este motivo se propone en el presente trabajo un proceso de explotación de información que permita modelar distintos escenarios y relaciones espaciales haciendo uso de la teoría de grafos, y la búsqueda de los patrones de asociación mediante el uso de algoritmos de búsqueda de subgrafos frecuentes. Una prueba de concepto de la propuesta utilizando datos reales es llevada a cabo para ilustrar la implementación del mismo.