Un patrón de EEG (electroencefalograma) se define como una forma de onda que ocurren regularmente y tienen una morfología y duración similar. La identificación de patrones de voltaje y frecuencia para señales EEG se puede aplicar en diferentes áreas de la medicina, como por ejemplo en el desarrollo de herramientas de ayuda para el diagnóstico de enfermedades cerebrales, rehabilitación y/o comunicación con dispositivos de ayuda externos. De acuerdo a estudios realizados por la Organización Mundial de la Salud (OMS), más de 250,000 personas mueren cada año en México por enfermedades cerebrales tales como epilepsia o trastornos del sueño. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación para la clasificación de registros EEG anormales y normales mediante un análisis cuantitativo de potencias relativas. Un registro EEG anormal corresponde a la presencia de alguna enfermedad cerebral. El algoritmo se implementó en un lenguaje de programación orientada a objetos (Python). Se comienza por leer una base de datos, se envía la información mediante comunicación serial, la información es recibida, decodificada y se analiza en el dominio del tiempo. Posteriormente, se aplica técnicas de análisis en el dominio de la frecuencia (Transformada Rápida de Fourier y la Transformada de Wavelet), se realiza un análisis cuantitativo mediante un análisis de potencias, se muestran varias gráficas de ayuda (dominio en el tiempo, en la frecuencia, resultado del análisis cuantitativo) y los niveles de potencia encontrados en cada banda de frecuencia y la interpretación de los mismos.