La mayoría de los mapas temáticos informan sobre la variación espacial de datos geográficos atendiendo a criterios de cantidad. Para representar esta clase de información el cartógrafo dispone de multitud de recursos gráfico siendo las técnicas básicas los mapas de puntos, los símbolos proporcionales, las isolíneas, las coropletas, los cartogramas y los mapas de flujo también pueden ser necesarios el empleo de gráficos y diagramas.

La elección de una u otra de estas técnicas básicas depende de varios factores entre los que se pueden citar: El carácter del fenómeno que se esté representado; el tipo y la complejidad de la información cuantitativa; el propósito del mapa; la escala del mapa; el espacio disponible.

Para realizar un mapa cuantitativo es necesario obtener y procesar datos numéricos que a menudo son complejos y abundantes, antes de proceder a su representación. De forma esquemática podemos decir que los pasos a seguir son: Obtener los datos, analizarlos, homogeneizarlos, y resumirlos o generalizarlos.

Ya en páginas anteriores se habla de los tres primeros puntos. En cuanto al cuarto, éste hace referencia al resumen de los datos, a hallar un valor numérico que sea representativo de un conjunto de ellos empleando diferentes medidas de tendencia central, como medias, proporciones, porcentajes... En los mapas cualitativos dicha representación vendrá dada por la moda o la categoría predominante en cada superficie.

Es posible utilizar combinaciones de datos, como relacionar valores con superficie - como ocurre en las densidades- u otros indicadores que relacionen distintos conjuntos como índices y tasas de natalidad, desempleo, actividad...

La gran lista primitiva de los datos recogidos se verá reducida mediante la aplicación de los estadísticos correspondientes, aunque en muchos casos aún no será posible su representación directa en el mapa, y los datos seguirán siendo excesivos como para poderlos representar uno a uno, aplicando un símbolo a cada dato, en el mapa.

Buscamos formas cartografiables, y puede ser necesario - no en todos los casos - realizar una generalización agrupando los diferentes datos numéricos, reduciendo así el número de elementos a simbolizar, es decir que será necesario clasificar los datos en intervalos de clase.