La radiación solar es la responsable de numerosas reacciones químicas en la atmósfera que impactan sobre la salud, la biosfera y el clima. Estas reacciones dependen directamente de la cantidad de radiación disponible en cada punto de la atmósfera, la cual, a su vez, depende de diversos factores, entre ellos, las nubes. A causa de sus propiedades ópticas, éstas últimas afectan tanto los niveles de radiación en superficie como la distribución de la misma a diferentes alturas y en un amplio rango de longitudes de onda. Debido a su complejidad y variabilidad tanto espacial como temporal, las nubes constituyen un desafío para el modelado de los coeficientes de fotólisis (J) de reacciones químicas que ocurren en la atmósfera. Para estudiar el efecto de las nubes sobre la radiación se emplean mediciones de campo, modelos computacionales de diferente complejidad y datos de observación proporcionados por sensores remotos satelitales. En este trabajo se presentan estudios de sensibilidad del efecto de las nubes sobre la radiación UV-B (280-315 nm) y total (300-3.000 nm) realizados con el modelo computacional TUV (Tropospheric Ultraviolet Visible, versión 4.1) a partir de datos experimentales obtenidos con radiómetros YES UVB-1 y YES TSP-700 y espectro-radiómetro Ocean Optics USB4000, para la ciudad de Córdoba. Se analiza además la variación de la radiación ante la presencia de nubes (atenuándose en algunos casos, o incrementándose en el denominado efecto broken clouds en otros), en comparación a días despejados. De la misma manera, se estudian las nubes más frecuentes en la ciudad de Córdoba, a saber cirrus y cumulus, y su influencia sobre la radiación de acuerdo a sus propiedades ópticas y microfísicas. Para ello las nubes son generadas en condiciones de laboratorio en cámaras de nubes por procesos de nucleación heterogénea, y se analizan su paso óptico, reflexión y dispersión. De esta manera se contribuye al conocimiento de las propiedades de las nubes y de su interacción con la radiación, de crucial importancia para comprender el rol de las mismas en la química atmosférica y en el cambio climático y generalizar el empleo de modelos computacionales en condiciones reales.