El vertiginoso crecimiento de la sociedad moderna demanda nuevas soluciones y servicios para la conservación y recuperación de la calidad de vida de los individuos afectados por los altos índices de desgaste físico y mental que la misma sociedad cosmopolita ha provocado en su desarrollo. La capacidad de moverse libremente y realizar un trabajo es un factor que se ha visto afectado por los padecimientos neurodegenerativos o amputaciones, al limitar la calidad de vida y afectar en su desarrollo profesional. Una forma de contrarrestar esta situación es apoyando al estudio de la imaginación motora también conocida como imaginación no hablada, es el pensar en mover el cuerpo o pensar realizar una actividad sin ejecutarla. La eficiente clasificación de los diferentes estados mentales registrados mediante señales de electroencefalografía (EEG), es un pilar fundamental para el desarrollo de interfaces cerebro-computadora (BCI, Brain Computer Interface, por sus siglas en ingles). Dicha tarea posee un alto grado de complejidad, dada la naturaleza de la señal de EEG y a la extrema cantidad de ruido. Por lo tanto, para abordar dichos inconvenientes, el presente trabajo se basa en la transformada wavelet de paquetes combinada con los parámetros de Hjorths, actividad, movilidad y complejidad, y redes neuronales para el análisis de señales EEG con el fin de poder asociar estas características a los diferentes pensamientos estudiados en esta tesis: reposo, derecha e izquierda.