Este trabajo presenta una metodología de solución al problema de clasificación de residuos catalíticos en sitios activos de enzimas. Esta metodología está basada en el aprendizaje de máquina específicamente en las máquinas de soporte vectorial (MSV); que junto a las funciones kernel permite clasificar residuos en enzimas a partir de su secuencia. El conjunto de datos utilizados fue Catalytic Site Atlas (CSA). En la metodología planteada, en primer lugar encontramos la información biológica de los residuos integrada con la representación en secuencia de la enzima que lo contiene; esto por medio de las funciones kernel gaussiano y string, respectivamente. Posteriormente; el algoritmo jerárquico AGNES (Agglomerative Nesting) es aplicado para obtener un número de grupos inicial para el algoritmo de agrupación k-medias; obteniendo como resultado cinco grupos de enzimas. Por último, para cada grupo se desarrolló un sistema basado en MSV. La estimación del error de generalización después de validación cruzada es usada como criterio de desempeño del modelo.Abstract. This project presents a methodology to solve the problem of classification of catalytic residues in enzyme active sites. This methodology is based on machine learning and more specifically support vector machine (SVM); which together with the kernel functions allows classifying residues in enzyme with their own sequence. The dataset used during this study was Catalytic Site Atlas (CSA). In the proposed methodology, first it is found the biologic information of the residues integrated with the sequence representation of the enzyme that contains the residue. This is done by means of the Gaussian and string kernel functions, respectively. Afterwards, the hierarchical clustering algorithm AGNES (Agglomerative Nesting) is applied in order to get a number of groups to initialize the k-means clustering algorithm, obtaining as result five groups of enzymes. Finally, for each one of the clusters, it was developed a sorting system based on SVM. The estimation of generalization error using cross validation is used as criteria of model performance.