La estimación precisa de la evapotranspiración (ET) es vital para el desarrollo, planificación y gestión de los recursos hídricos, particularmente en el contexto actual del calentamiento global. Se han desarrollado una gran cantidad de modelos empíricos de ET para estimar la ET. Las principales limitaciones de este método son que requiere varias variables meteorológicas y un extenso período de datos para comprender el patrón de ET con precisión, lo cual no está disponible en la mayoría de los países en desarrollo. La eficiencia de 30 modelos empíricos de ET ha sido evaluada en este estudio para clasificarlos en Pakistán y facilitar la selección de modelos adecuados según la disponibilidad de datos. Se utilizaron datos climáticos diarios de Princeton Global Meteorological Forcing con una resolución de 0.25 grados x 0.25 grados para el período de 1948-2016. La ET estimada utilizando Penman-Monteith (PM) se consideró como la referencia. Se utilizó la toma de decisiones grupal multicriterio (MCGDM) para clasificar los modelos para Pakistán. Los resultados mostraron que el modelo basado en la temperatura de Hamon fue el mejor para la mayor parte de Pakistán, seguido por los modelos de Hargreaves-Samani y Penman. Hamon también mostró el mejor rendimiento en términos de diferentes métricas estadísticas utilizadas en el estudio, con un sesgo medio (PBias) de -50.2%, un error medio (ME) de -1.62 mm y un coeficiente de correlación (R2) de 0.65. Ivan mostró el mejor rendimiento entre los modelos basados en la humedad, Irmak-RS y Ritch entre los modelos basados en la radiación y Penman entre los modelos basados en la transferencia de masa. El norte de Pakistán fue la región más heterogénea en el rendimiento relativo de los diferentes modelos de ET.