El problema de detección de series temporales multivariadas surge en aplicaciones tan dispares como radar, sonar, ingeniería biomédica o comunicaciones. Aunque, sin lugar a dudas, dos de las aplicaciones más importantes en la actualidad son el sensado espectral multiantena para radio cognitiva (CR) y las redes de sensores. En el primer caso, el objetivo consiste en detectar bandas del espectro vacías, para permitir la transmisión oportunista de usuarios secundarios. En el segundo, a partir de las señales adquiridas por un conjunto de sensores, se quiere determinar qué modelo ha generado dichas observaciones. Los problemas de detección multicanal se pueden resolver de diferentes maneras en función de la información a priori disponible. En concreto, en esta Tesis se consideran los detectores basados en la estructura espacial, que es una característica especialmente interesante dado que permite desarrollar tests que necesitan muy poca información a priori sobre las señales. / The multiple-channel signal detection problem appears in many applications, such as radar and sonar, bioengineering, or communications. Nevertheless, two of the most important applications nowadays are multiantenna spectrum sensing and sensor networks. In the first case, we must detect frequency sub-bands which are not occupied, to allow the opportunistic transmission of secondary users. In the second case, the goal consists in determining, from a set of observations, the model which better explains the data. Multiple-channel detection problems may be solved following different approaches depending on the available information. Concretely, in this Thesis, spatial-structure based detectors are considered, providing tests that use no or very limited a priori information about the signal to be detected.