La temperatura es un factor ambiental crítico que regula el crecimiento y rendimiento de las plantas. El maíz es un cultivo agronómico importante producido a nivel global en una vasta región geográfica, donde las condiciones climáticas son altamente variables espacial y temporalmente. La literatura actual carece de un estudio integral que compare los efectos de la temperatura en el crecimiento y desarrollo tanto sobre como debajo del suelo, y la partición de biomasa del maíz medida a lo largo del tiempo. Se realizó un experimento para cuantificar el impacto de la temperatura en el crecimiento y desarrollo vegetativo temprano del maíz. Las temperaturas cardinales (Tb, Tm y Tc) se estimaron para diferentes aspectos de los procesos de crecimiento tanto sobre como debajo del suelo. Las plantas fueron sometidas a cinco tratamientos de temperatura día/noche diferentes de 20/12, 25/17, 30/22, 35/27 y 40/32 grados Celsius utilizando cámaras de crecimiento controlado iluminadas por el sol durante cuatro semanas después de la emergencia. La altura de la planta de maíz, hojas, área foliar, longitud de las raíces, área superficial, volumen, número de puntas y bifurcaciones, y pesos secos de las partes de la planta se midieron semanalmente. Se estimaron las temperaturas cardinales y se estimaron las relaciones entre los parámetros y la temperatura dentro de estos límites cardinales utilizando un modelo de función beta modificado. Los límites de temperatura cardinales para la producción de peso seco de toda la planta fueron 13.5 grados Celsius (Tb), 30.5 grados Celsius (Tm) y 38 grados Celsius (Tc). Los recursos de biomasa se priorizaron al sistema de raíces a bajas temperaturas y a las hojas a altas temperaturas. El crecimiento de raíces mostró la temperatura óptima más baja en comparación con el desarrollo de raíces, el crecimiento de brotes y el desarrollo de brotes. Las temperaturas cardinales estimadas y los algoritmos funcionales producidos en este estudio, que incluyen aspectos tanto sobre como debajo del suelo del crecimiento de las plantas, podrían ser útiles para actualizar los modelos de cultivos y podrían ser beneficiosos para estimar el crecimiento del maíz bajo condiciones de temperatura variables. Estos resultados también podrían ser aplicables al considerar decisiones de manejo para maximizar la producción en el campo e implementar tecnología emergente de agricultura de precisión.