En este documento se propone un algoritmo para la planificación de trayectorias basado en el movimiento de partículas activas Brownianas. Uno de los métodos más populares en la planificación de trayectorias es el basado en campos potenciales artificiales. Sin embargo, este método tiene la desventaja de presentar mínimos locales que pueden hacer que el robot no llegue al punto destino. El algoritmo propuesto emplea un modelo de partículas activas Brownianas con comportamientos circulares lo cual permite escapar de mínimos locales. También se realiza un análisis aproximado para la versión determinista del modelo seleccionado, comprobando mediante simulaciones que los resultados obtenidos son consistentes con el comportamiento del sistema. El algoritmo propuesto se probó en cinco casos observando tanto resultados cualitativos como cuantitativos del desempeño del algoritmo. / Abstract. This document proposes an algorithm for trajectory planning based on the motion of active Brownian particles. One of the most popular approaches in path planning is using the artificial potential fields method. However, this method has the disadvantage of local minima which can make the robot fail when reaching the destination point. The proposed algorithm uses an active Brownian particle model with circular behaviors, which allows escaping from local minima. An approximate analysis for the deterministic version of the selected model was performed and it was observed, via simulations, that the results obtained were consistent with the behavior of the system. The proposed algorithm is tested on five cases, observing both qualitative and quantitative results on the performance of the algorithm.