México es un país vulnerable a los eventos climáticos extremos; sin embargo, el impacto no es uniforme en todo el territorio, por lo que se analizan y modelan las temperaturas extremas de 12 ciudades de México con la suposición de que existe un clima no estacionario en todas las regiones del país. A partir de la base climatológica disponible de temperaturas máximas y temperaturas mínimas, se estimó una tendencia temporal con las pruebas no paramétricas de Mann-Kendall y el método de pendiente de Sen, y se utilizó la distribución generalizada de valores extremos (GEV) para modelar ambas temperaturas. Para evaluar la fortaleza de los modelos propuestos con la incorporación de una covariable, se utilizaron tanto la prueba de razón de verosimilitud como los criterios de información de Akaike y de Bayes, y se estimaron los niveles de retorno para escenarios temporales futuros. Se detectó una tendencia al calentamiento urbano, tanto con las pruebas no paramétricas como con la distribución GEV, aunque con comportamiento heterogéneo. En la serie de temperatura máxima, la mitad de las ciudades analizadas se mostró no estacionaria; de éstas, la ciudad de Guadalajara, situada en el centro-occidente del país, presentó tendencia negativa. En el caso de las temperaturas mínimas la tendencia fue más uniforme: 90% de las ciudades se mostraron no estacionarias con tendencia positiva y sólo el 10% (una zona urbana al oriente de la zona metropolitana del Valle de México [Milpa Alta] y una ciudad costera del Golfo de México [Veracruz]) mostraron una serie estacionaria. Se concluye que los periodos de retorno de extremos térmicos estimados en un clima cambiante varían temporalmente, por lo que la modelación estadística debe tomar en cuenta ese comportamiento en razón de su importancia para valoraciones de riesgos y propósitos de adaptación.