Neste trabalho, a qualidade do ar na região de Interlagos e Ponte dos remédios é definida em termos da concentração do material particulado com diâmetro menor que 10µm (MP10). A concentração do MP10 no ar é resultado final de processos complexos, oriundos de vários fatores, que compreendem não só a emissão pelas fontes, bem como suas interações físicas (dispersão) e químicas (reações). A variabilidade da dispersão está diretamente ligada com a topografia e as condições meteorológicas. Diante desse contexto, o objetivo deste trabalho foi analisar a relação entre variáveis meteorológicas (VV, UR, T e P) e a concentração de MP10 nos meses extremos de 2014 (maior e menor concentração) utilizando o modelo de regressão linear múltipla. Os resultados mostraram que a concentração de MP10 está correlacionada com a VV e UR nas duas localidades em análise. Ademais, a maior parte dos dias desfavoráveis à dispersão do MP10 em 2014 ocorreu nos meses de junho e agosto. Meses do qual incidiram as maiores concentrações do MP10 nas duas localidades. Palavras-chave: MP10, variáveis meteorológicas, regressão linear múltipla. Temporal analysis of the meteorological conditions and concentration of Particulate Matter (PM10) in the Metropolitan Region of São Paulo-SP A B S T R A C T In this work, the air quality in the Interlagos and Ponte dos Remédios region is defined in terms of particulate matter concentration with a diameter smaller than 10μm (PM10). The PM10 concentration in the air is the final result of complex processes, which are due to several factors, that include not only the emission by the sources, but also their physical (dispersion) and chemical interactions (reactions). The variability of dispersion is directly connected to topography and weather conditions. In this context, the objective of this work was to analyze the relationship between meteorological variables (wind speed, relative humidity, temperature and precipitation.) and PM10 concentration in the extreme months of 2014 (highest and lowest concentrations) using the multiple linear regression model. The results showed that the MP10 concentration is correlated with the wind speed and relative humidity in the two localities under analysis. In addition, most of the unfavorable days to the PM10 dispersion in 2014 occurred in June and August. Months that focused the highest concentrations of PM10 in the two localities.