La autocorrelación espacial es la falta de independencia entre pares de observaciones a distancias dadas dentro de un espacio geográfico, un fenómeno común en los datos ecológicos. Considerar la autocorrelación espacial al evaluar problemas en ecología geográfica, incluyendo gradientes en la riqueza de especies, es importante para describir la estructura espacial de los datos y corregir el sesgo de los errores de Tipo I de los análisis estadísticos estándar. Sin embargo, para resolver eficazmente estos problemas, es necesario establecer la mejor manera de incorporar la estructura espacial en los modelos. En este artículo, aplicamos modelos autorregresivos basados ​​en diferentes tipos de conexiones y distancias entre 181 celdas que cubren la región del Cerrado, en el centro de Brasil, para estudiar la variación espacial en la riqueza de especies de mamíferos y aves en todo el bioma. La estructura espacial fue más fuerte para las aves que para los mamíferos, con valores de R² que oscilaron entre 0,77 y 0,94 para los mamíferos y entre 0,77 y 0,97 para las aves, para modelos basados ​​en diferentes definiciones de estructuras espaciales. Según el Criterio de Información de Akaike (AIC), el mejor modelo autorregresivo se obtuvo mediante la conexión de torre. En general, estos resultados proporcionan directrices para la modelización futura de los patrones de riqueza de especies en relación con los predictores ambientales y otras variables que expresan la ocupación humana en el bioma.