El incremento de cargas no lineales en las redes eléctricas introduce una mala calidad de la energía, esto produce disturbios electromagnéticos, contaminación armónica e inter-armónica, y otros efectos no deseados. Estos defectos causan que la forma de la señal de la red eléctrica se distorsione, la cual puede ser dañina para las cargas conectadas a la red, por lo tanto, es importante la identificación de estos problemas específicos para poder realizar un diagnóstico de la calidad de la energía y poder plantear estrategias para mitigar estos fenómenos no deseados. Es necesario el desarrollo de sistemas que puedan realizar el monitoreo de la red eléctrica para poder realizar diagnóstico de calidad de la energía. En este trabajo de tesis se presenta un sensor inteligente basado en estadísticos de orden superior para el monitoreo y diagnóstico de la calidad de la energía en sistemas eléctricos. Para que el sensor inteligente sea capaz de realizar esta tarea, contiene núcleos de procesamiento que analiza los datos adquiridos para el diagnóstico de la red eléctrica. En este trabajo se proponen dos núcleos de procesamiento basados en HOS: el primero se enfoca en la identificación de disturbios de corta duración tales como sag, swell, interrupción, transitorio oscilatorio etc. Para realizar esto se utiliza una metodología basada en estadísticos de orden superior en dominio del tiempo (varianza, kurtosis y cumulante de orden 6) junto con un algoritmo genético para la eliminación de la energía de la frecuencia fundamental y un clasificador basado en lógica difusa. El segundo núcleo se enfoca en la identificación y cuantificación de componentes de frecuencia estacionarias, usando una metodología basada en un estadístico de orden superior en dominio de la frecuencia, la kurtosis espectral. Se combina la kurtosis espectral con la transformada de Fourier para este núcleo de procesamiento. El sensor inteligente es usado para experimentación en redes eléctricas de edificios con red eléctrica ordinarias y redes con generación de energía renovable, ubicados en España. Los resultados prueban que el sensor inteligente permite dar un diagnóstico de la calidad de la energía preciso y eficiente en diferentes tipos de redes eléctricas para análisis de disturbios de corta duración y para contaminación espectral.