29/09/2026
Lorenzo Fernández Maimó y Alberto Huertas Celdrán
CyberdataLab
Ingeniería de la Información y las Comunicaciones
Facultad de Informática
Universidad de Murcia
Murcia
España
Esta tesis doctoral estudia la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial al análisis de
señales electroencefalográficas (EEG) en neuromarketing, abordando tres limitaciones
principales del área. En primer lugar, se analiza y estructura el estado del arte del
neuromarketing basado en bioseñales, identificando sus principales etapas metodológicas,
datasets, tendencias y retos. En segundo lugar, se propone un modelo ligero basado en redes
neuronales convolucionales para reconstruir canales EEG no disponibles en dispositivos BCI
con un número reducido de electrodos. El modelo se evalúa frente a diferentes métodos de
referencia y configuraciones de canales. Finalmente, se desarrolla un framework
multidimensional para evaluar y comparar la calidad de datasets EEG mediante indicadores
relacionados con integridad, balance, características de la señal y separabilidad. En conjunto,
la tesis propone una metodología para mejorar la adquisición, evaluación y utilización de
datos EEG en aplicaciones de neuromarketing basadas en IA.
