Entender cómo el tráfico contribuye a la contaminación del aire, especialmente en áreas urbanas, es esencial para diseñar estrategias efectivas para reducir las emisiones de contaminación del aire. Este estudio examina la asociación horaria entre el volumen de tráfico y las concentraciones de dos indicadores de contaminación del aire (NO y PM) utilizando datos de alta resolución de dos estaciones de monitoreo en Helsinki. Se aplicó un modelo de series temporales Prophet para pronosticar las tendencias horarias del tráfico para 2024, que luego se compararon con las concentraciones anuales promedio de NO y PM. Se utilizaron regresión polinómica y análisis de correlación cruzada para capturar patrones temporales y evaluar la fuerza y el momento de la relación. Los resultados muestran una fuerte alineación entre el tráfico y las concentraciones de NO y PM, particularmente en el sitio de medición con alto tráfico (Mäkelänkatu supersite), con un retraso temporal mínimo observado. Los errores cuadráticos medios (RMSE) y las comparaciones de ajuste polinómico confirmaron el valor predictivo de las tendencias del tráfico en la estimación del comportamiento de las concentraciones de NO y PM. Estos hallazgos apoyan el uso de modelos proxy basados en el tráfico como herramientas prácticas para la evaluación en tiempo real de la contaminación del aire y para informar intervenciones específicas en la calidad del aire urbano.