La criminología es el estudio científico del crimen e integra múltiples disciplinas, tales como la sociología, la economía y las matemáticas entre otras. La mayoría de estos estudios aportan desde sus visiones en el entendimiento del fenómeno y evidencian la complejidad inherente del problema. Por su parte, la teoría de juegos ha contribuido en la comprensión del crimen desde un punto de vista de interacción entre agentes con intereses contrapuestos (e.g., cometer y evitar delitos). Sin embargo, la mayoría de sus estudios han carecido de evidencia empírica que la consolide como una teoría con aplicabilidad práctica en criminología. En este trabajo se plantea un modelo de teoría de juegos para estudiar la interacción entre criminales y policías junto con una metodología para su aplicación. Esta aplicación es basada en minería de datos, para ajustar tal modelo según datos reales de delitos, permitiendo plantear y calcular estrategias de acción óptimas para la policía, considerando la reacción criminal. El modelo se construye en base a teoría de juegos en grafos, conocido en la literatura como selfish routing en redes. Por ello, los supuestos principales de este trabajo se basan en el efecto de congestión sobre las estrategias de crimen y en el tipo de actuar criminal, que bien puede ser organizado o desorganizado. La aplicación del modelo se realiza según una metodología que utiliza herramientas de clustering para definir tales estrategias de crimen y posteriormente un algoritmo de calibración de parámetros. Con lo anterior, se plantea la estrategia óptima de la policía como la maximización del costo total del grafo, considerando en la formulación la reacción criminal posterior. La metodología se aplica utilizando los datos de denuncias de delitos de la Primera Comisaría de Santiago para la obtención de estrategias criminales y para la simulación de datos de asignación de recursos policiales. Esta metodología se realiza sobre cinco escenarios, con el fin de alcanzar una comprensión amplia del fenómeno y resultados más robustos. Los resultados para cada escenario se analizaron en términos de los valores de los parámetros obtenidos y en las estrategias óptimas de la policía. En todos ellos, se obtuvieron distribuciones óptimas de recursos policiales con mejoras significativas respecto a los casos originales y permitieron evaluar las diferencias de estas asignaciones bajo los escenarios propuestos.