En este trabajo, discutimos el uso de un enfoque metodológico para modelar las relaciones espaciales entre especies mediante un modelo bayesiano corelacionado espacial. La inferencia y predicción se realizan utilizando la metodología de aproximación integrada anidada de Laplace para reducir la carga computacional. Ilustramos el rendimiento del modelo corelacionado en escenarios de interacción de especies utilizando datos simulados y reales. La simulación demuestra el mejor rendimiento predictivo del modelo corelacionado en comparación con los modelos univariados. El estudio de caso se centra en la distribución espacial de una especie de presa, la anchoa europea (), y una de sus especies depredadoras, la merluza europea (), en el mar Mediterráneo. Los resultados indican que la merluza europea y la anchoa están positivamente asociadas, lo que resulta en una mejora en las predicciones del modelo utilizando el modelo corelacionado.