En el presente trabajo se aborda el modelo de inventario estocástico de revisión continua (Q,r) para un artículo con demanda Poisson en el cual se hace un pedido de 𝑄 unidades cada vez que la posición del inventario alcanza el punto de pedido 𝑟, el cual es recibido después de un tiempo de reposición 𝐿. La estructura de la función de costo está representada como una integral de los costos esperados sobre las diferentes posiciones del inventario y la política de optimización es hallar la solución de 𝑚𝑖𝑛(𝑄,𝑟)𝑐(𝑄,𝑟), bajo esta formulación, el modelo busca obtener el mínimo costo esperado tanto como sea posible, sin embargo como se afirma en Zipkin [1] tal criterio puede resultar insuficiente al momento de capturar información respecto a grandes pérdidas sin control. Con base en lo anterior, y con el fin de contar con un modelo que permita la consideración de pérdidas extremas, el presente trabajo se enfoca en minimizar el 𝐶𝑉𝑎𝑅 (Valor en Riesgo Condicional) de la función de costo como una forma de reflejar el impacto económico y financiero que se puede generar cuando uno o varios de los costos sean mucho más altos que el promedio. El desarrollo de la propuesta permitió hallar y caracterizar la solución óptima en el modelo (𝑄,𝑟) incorporando en la función de costo la medida de riesgo 𝐶𝑉𝑎𝑅, y en consecuencia se definió un modelo de administración de inventarios, aplicable a las empresas nacionales dedicadas a la prestación de servicios de telecomunicaciones, con el cual es posible minimizar los recursos financieros relacionados con la administración de los inventarios, a la vez que se mitiga la ocurrencia de resultados financieros adversos por grandes pérdidas sin control. Se realizaron comparaciones en relación con el modelo actualmente utilizado en la empresa -modelo (𝐸𝑂𝑄)- y con base en ellas se generaron conclusiones relevantes sobre el ámbito de aplicación en los artículos de inventario objeto de este trabajo. Buscando mostrar una aplicación real en las empresas nacionales que prestan servicios de telecomunicaciones se proponen modificaciones al algoritmo expuesto en Federgruen [2], incorporando el 𝐶𝑉𝑎𝑅 del costo, para obtener resultados computacionales que permitan generar soluciones óptimas y verificar las relaciones existentes entre los valores óptimos de las variables de decisión obtenidas del modelo 𝐸𝑂𝑄 -el modelo actualmente implementado en las empresas objeto de estudio-, el modelo (𝑄,𝑟) bajo la consideración del costo promedio y del modelo (𝑄,𝑟) en consideración del 𝐶𝑉𝑎𝑅 de la función del costo. Finalmente, se estudia analítica y computacionalmente el comportamiento de los costos en los diferentes modelos.