La tesis está encaminada a la aplicación de las técnicas tiempo frecuencia al análisis de senales de vibración para el diagnóstico de fallas en máquinas rotativas. Para esto se implementan métodos de extracción y clasificación de caracteristicas para lograr acercar de manera más precisa al diagnosticador a encontrar la causa raíz de la falla. Se realiza un estudio de cuatro métodos de extracción de características: Transformadas Wavelet, Distribución Wigner Ville, Distribución Choi Williams y la Transformada Rápida de Fourier. Además se entrena un clasificador neuronal para lograr clasificar los tres tipos de fallas seleccionadas, se realizan comparativos entre los métodos de extracción de características, varias topologías de red y diez algoritmos de aprendizaje del clasificador.