En la actualidad el modelado de nicho ecológico se ha convertido en la principal herramienta para predecir la distribución potencial de especies. A pesar de su probada eficacia, hay varios estudios donde se compara el desempeño de los algoritmos, afirmando que a la fecha no existe uno que sea mejor que los demás en cada tipo de dato. Frente a ello, se propuso evaluar la confiabilidad del MaxEnt en relación al tamaño de la muestra, aplicando la identificación de las áreas donde potencialmente se distribuyen la L. daucifolia (Sasahui), E. globulus labill (Eucalipto) y M. volcanica (Mullac’a) especies etnobotánicas usadas para tratamiento de afecciones respiratorias similares a síntomas del COVID-19. Se utilizaron 6 registros de ocurrencia para L. daucifolia, 52 para E. globulus labill y 9 para M. volcánica obtenidos de la Red Mundial de Información sobre Biodiversidad (GBIF). Para el modelado de las especies, se hizo 500 iteraciones, método de muestreo crossvalidate en la regresión de tipo Logistic que se ajusta mejor al modelo. La validación estadística fue realizada con el 30% de los datos en cada taxón y en las curvas de respuesta se hizo10 réplicas, activando Random Seed, con ejecución replicada Bootstrap. Los valores AUC fueron, 0.907 (entrenamiento) y 0.979 (prueba) para L. daucifolia; 0.949 y 0.888 para M. volcánica, finalmente 0.992 y 0.876 E. globulus labill, modelos buenos y excelentes. Las variables con mayor porcentaje de contribución fueron T°mín y elevación. Concluyendo, se respalda la confiabilidad del MaxEnt en relación al tamaño de muestra.