Abstract. Resumo.Chrysomya albiceps (Weidemann), Chrysomya megacephala (Fabricius) e Hemilucilia segmentaria (Fabricius)(Diptera, Calliphoridae) estão entre as espécies de dípteros necrófagos mais encontrados em locais de crime no Brasil. A correta identificação do espécime, ou fragmento deste, coletado em um local de crime é etapa fundamental para o emprego da entomologia forense em investigações criminais. Nesse estudo, avaliamos a possibilidade de identificação dessas três espécies de califorídeos pela morfologia alar, por meio de análises de morfometria geométrica. Foram analisadas as asas direitas de 139 espécimes, 55 C. albiceps, 42 C. megacephala e 42 H. segmentaria, por meio de análises de variáveis canônicas e análises discriminantes. Das 278 comparações par a par, apenas 6 seis erros de identificação foram registrados (2,1%), enquanto 22 (7,9%) erros de classificação para o teste de validação cruzada, o que aponta para um alto índice de confiabilidade da técnica. Mais estudos são necessários para a validação dessa técnica para seu uso na prática forense.. Wing geometric morphometry as a tool for the identification of three calliphorid (Diptera: Calliphoridae) species at the Brazilian Cerrado Abstract. Chrysomya albiceps (Weidemann), Chrysomya megacephala (Fabricius) and Hemilucilia segmentaria (Fabricius) (Diptera: Calliphoridae) are among the fly species of forensic interest commonly found in Brazil. The correct identification of the specimen, or fragment of a specimen, collected at a crime scene is a crucial step for the use of forensic entomology as a tool in criminal investigations. In this study, the discrimination of these three species of Calliphoridae based on wing morphology, by means of geometric morphometric analysis was investigated. Right wings of 139 specimens were analyzed, 55 C. albiceps, 42 C. megacephala e 42 H. segmentaria, through Canonical Variate Analysis, Discriminant Analysis and Cross Validation tests. Of the 278 pairwise comparison, six misidentifications were recorded for discriminant analysis (2.1%), while 22 (7.9 %) misclassification for cross-validation tests, which points to a high technical reliability index. More studies are needed to validate this technique for use in forensic practice.