En este trabajo de investigación se presenta un analizador semántico de emociones y sentimientos en texto contenido en letras de canciones en español en tiempo real. Mediante un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural se etiqueta gramaticalmente el texto de las letras de las canciones para darle sentido y estructura antes de analizarlo. El analizador propuesto utiliza una base de datos léxica que esta compuesta por unigramas clasificados en ocho emociones básicas (ira, miedo, anticipación, confianza, sorpresa, tristeza, alegría y disgusto) y dos sentimientos (positivo y negativo). El texto de la letra de la canción es comparado y etiquetado gramaticalmente con los unigramas de la base de datos para llevar a cabo el análisis de emociones y sentimientos. Se determina el porcentaje de cada emoción y la polaridad del sentimiento para clasificar las letras de las canciones de acuerdo con su carga emocional y sentimental. Se detecta la situación emocional del usuario en un momento determinado. El analizador también se aplicó en una publicación para identificar situaciones emocionales y de sentimientos en mensajes de textos de correos electrónicos que infieren en la satisfacción de los clientes de una empresa de servicios de facturación electrónica. De esta forma, los usuarios del servicio son atendidos con acciones apropiadas de acuerdo con su estado emocional.