El presente trabajo presenta un algoritmo metodológico diseñado para medir los efectos espaciales de la inclusión financiera sobre el desarrollo socioeconómico a nivel municipal en México. La propuesta integra herramientas de análisis estadístico espacial y componentes multivariados, a partir de fuentes financieras oficiales. Se emplea el Análisis de Componentes Principales (PCA) para construir un índice compuesto de inclusión financiera, seguido por técnicas de autocorrelación espacial global (Índice de Moran) y local (LISA) con el fin de identificar patrones de concentración geográfica y dependencias territoriales. El estudio revela una distribución desigual de la inclusión financiera en el país, con clústeres de baja inclusión concentrados en municipios con niveles socioeconómicos igualmente bajos, evidenciando un efecto espacial positivo significativo. Estos hallazgos confirman la existencia de desigualdades territoriales estructurales que limitan el desarrollo inclusivo y sustentan la necesidad de políticas públicas con enfoque regional y diferencial. El algoritmo propuesto puede ser replicado en otros contextos territoriales, brindando una herramienta útil para investigadores y tomadores de decisiones interesados en la intersección entre inclusión financiera y desarrollo local.