Actualmente, la Inteligencia Artificial (AI) es una de las áreas más estudiadas, en la que se aplican técnicas y métodos en escenarios de incertidumbre y adquisición de conocimiento para la toma de decisiones. Entre las técnicas de AI, destacan las Redes Bayesianas (BNs), que se implementan en dos fases: aprendizaje paramétrico y estructural. La fase de aprendizaje estructural es especialmente compleja y requiere la intervención de un experto, que en muchas situaciones no está disponible, por lo que surgen innovadoras técnicas de aprendizaje estructural, que es el punto de partidad de esta investigación cuyo objetivo fue comparar y clasificar las técnicas de aprendizaje estructural de la Red Bayesiana según su desempeño. La investigación fue de tipo comparativo y cuantitativo, seleccionándose técnicas de aprendizaje estructural utilizadas ampliamente en el campo de las r...