El desarrollo de Interfaces Cerebro-Computadora basadas en Potenciales Visuales Evocados en Estado Estable (SSVEP-BCI) ha experimentado avances significativos en términos de precisión. Sin embargo, persisten desafíos, como la adaptación visual, que afecta el rendimiento de estos sistemas. Aunque algunas investigaciones sugieren el uso de estímulos visuales en movimiento para mejorar la precisión, su rendimiento suele ser inferior al de los estímulos estáticos. En esta Tesis, se proponen estímulos visuales en movimiento para un sistema SSVEP-BCI, comparándolos con estímulos estáticos. Se realizaron encuestas a doce sujetos: diez para crear una base de datos para los paradigmas en movimiento (PM) y estático (PE), y dos para el sistema en línea. Las señales se procesaron y clasificaron con los modelos Logistic Regression, Bayes Naive, Canonical Correlation Analysis (CCA) y Su...