Internet ha ayudado a revolucionar muchas actividades cotidianas, y en ellas se generan grandes cantidades de datos, muchos de ellos expresados por los usuarios en lenguaje natural. Son datos no estructurados que no son fáciles de procesar ni de organizar. Obtener información relevante de esos datos puede ayudar a conocer un entorno, organizarlo y/o tomar decisiones respecto al conocimiento que se adquiere con ellos. Para esto, en esta tesis doctoral se propone una arquitectura para analíticas de datos a través de las herramientas de procesamiento de lenguaje natural para transformar esos datos en información cuantitativa que permitirá tomar decisiones y/o organizar mejor la información. La arquitectura se ha probado en dos áreas en los que se genera un gran volumen de datos textuales en actividades diarias que se realizan actualmente por Internet: Comercio electrónico y Foros de discusión de cursos masivos abiertos en línea. En las redes sociales de comercio electrónico, diariamente los compradores generan una gran cantidad de revisiones y calificaciones acerca de los productos en venta. Estas evaluaciones contienen información importante que puede ser utilizada para mejorar la toma de decisiones de directivos y compradores. El reto principal es automáticamente extraer información fiable de las opiniones textuales de los consumidores y utilizarla para calificar los mejores productos o marcas. Se utilizan herramientas de Análisis de Sentimientos y detección de Revisiones Falsas (Fake Reviews) para ayudar tanto a usuarios como a empresarios en la toma de decisiones respecto a los productos afectados por esas opiniones. Para ello, se propone transformar las opiniones de los usuarios en una nueva variable cuantitativa empleando Análisis de Sentimiento, así como detectar y eliminar las Revisiones Falsas. La propuesta se ha evaluado sobre productos de electrónica para clasificar la imagen de la marca de acuerdo al sentimiento expresado por el consumidor y mostrar el comportamiento en cuadros de mandos. Otra actividad que ha hecho uso del Internet es el aprendizaje en línea como una respuesta a las nuevas necesidades educativas. Sin embargo, presenta muchos retos, tales como el procesamiento de la gran cantidad de datos que se genera en los foros en línea. Darle seguimiento y buscar información en ese volumen de datos puede ser contraproducente, dado que son datos no estructurados y de una gran variedad de temas. La arquitectura propuesta en esta tesis propone resolver los principales retos encontrados en el estado del arte administrando los datos de forma eficiente mediante un monitoreo y seguimiento eficiente de los foros, el diseño de mecanismos efectivos de búsqueda para preguntas y respuestas en los foros, y extrayendo indicadores claves de rendimiento para administrar adecuadamente los foros. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España a través del Proyecto ECLIPSE-UA (Enhancing Data Quality and Security for Improving Business Processes and Strategic Decisions in Cyber Physical Systems) con referencia RTI2018-094283-B-C32.