La información contenida en los registros de detalles de llamadas (CDRs) de las redes móviles se puede utilizar para estudiar la eficacia operativa de las redes celulares y el patrón de comportamiento de los suscriptores móviles. En este estudio, extraemos información útil de los datos de CDR y mostramos que existe una fuerte predictibilidad espaciotemporal en los patrones de tráfico de red reales. Este conocimiento puede ser aprovechado por los operadores móviles para una planificación efectiva de la red, como la gestión y optimización de recursos. Motivados por esto, realizamos un análisis espaciotemporal de los datos de CDR disponibles públicamente de Telecom Italia. Así, sobre la base de los conocimientos espaciotemporales, proponemos un marco para la clasificación del tráfico móvil. Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto, basado en técnicas de aprendizaje automático, es capaz de modelar y clasificar con precisión los patrones de tráfico de la red. Además, demostramos la aplicación de tales conocimientos para la optimización de recursos.