Las cópulas son una herramienta bastante flexible y útil para modelar la estructura de dependencia entre dos o más variables o componentes de vectores bivariados y multivariados, en particular, para predecir pérdidas en seguros y finanzas. En este artículo, utilizamos el paquete VineCopula para estudiar la estructura de dependencia de algunos datos de seguros de la vida real bien conocidos e identificar la mejor cópula bivariada en cada caso. También se discuten las propiedades estructurales asociadas de estas cópulas bivariadas, con un enfoque principal en su estructura de dependencia en las colas. Este estudio muestra que ciertos tipos de cópulas arquímedas con la propiedad de dependencia en colas pesadas son un marco razonable para comenzar en términos de modelar datos de reclamaciones de seguros tanto en el caso bivariado como en el de dominios multivariados, según corresponda.