Ingeniero Civil Eléctrico / El presente trabajo de título tiene por objetivo caracterizar la respuesta en la actividad neuronal de sujetos que han sido expuestos a estímulos visuales con contenido emocional mediante el análisis de series de tiempo de los registros electroencefalográficos (EEG). En particular, se comparan tres estados emocionales en base a sus diferencias en los valores de valencia y excitación emocional. La hipótesis de este trabajo es que la respuesta emocional ante estímulos visuales puede ser caracterizada en registros EEG en las dimensiones de tiempo, frecuencia y topografía en el cuero cabelludo. Para esto se introduce un enfoque metodológico en el que se analizan canales individuales de EEG descompuestos en bandas de frecuencia. La base de datos utilizada consiste en nueve sujetos, cuyos registros fueron pre-procesados para eliminar el ruido y artefactos oculares. La metodología propuesta consiste en extracción de características, y la construcción de modelos predictivos de emociones basados en Máquinas de Soporte Vectorial y Bosques Aleatorios. De los nueve sujetos, seis fueron utilizados como conjunto de entrenamiento para construir los modelos predictivos y los tres sujetos restantes fueron usados como conjunto de prueba. Los resultados obtenidos fueron una completa discriminación entre emociones positivas y negativas. Para la distinción entre las tres emociones a la vez se obtuvo una precisión de 2/3. Las 20 características utilizadas para la clasificación incluyen canales de distintos lóbulos del cerebro y frecuencias que van desde la banda delta hasta la gamma. Se observó además una alta influencia de la actividad de la banda alfa en los estados emocionales. Los resultados sugieren que el registro de la actividad neuronal a través de EEG permite obtener signos del estado emocional en respuesta a estímulos visuales, pero para obtener una mayor precisión se deben combinar características de múltiples canales y frecuencias.