Background. In the development of virtual environments for the training of tasks it is unknown what elements and/or the characteristics of a virtual environment influence for these tools to carry out their goal of transferring skills to real world. Neither it is understood how such training through the virtual environment is integrated by the brain so that at a later time this acquired knowledge is realised in a real execution of the trained task. Hypothesis. We hypothesized that the level of abstraction with which a task is presented in the virtual environment modulates the cognitive integration of the training; either allowing high performance in the real world execution, but with limited generalization capacity, or affording greater generalization compromising specic performance. Aims. In order to support (or refute) such hypothesis, this thesis aims to solve two computational problems. The first aim, in human-computer interaction, regarding the establishment of the relationship between the level abstraction of the task and the observable performance in a set of two tasks (cognitive and motor) elucidating whether the level of abstraction is, in part, responsible for the process of transfer of the knowledge acquired in the virtual environment to real world. The second aim, related to the understanding of how such knowledge is integrated at cortical level, at computational level demands solving an image segmentation problem, in order to automatically recognize elements that represent potential patterns in time-frequencyspace proxy of cognitive processes.Antecedentes. En el desarrollo de entornos virtuales para entrenamiento de tareas se desconoce qué elementos y/o características de un entorno virtual influyen para que estas herramientas cumplan su objetivo de transferir habilidades al mundo real. Tampoco se entiende como dicho entrenamiento bajo el entorno virtual es codificado por el cerebro para que más tarde, este conocimiento adquirido se manifieste en una ejecución real de la tarea entrenada. Hipótesis. En la hipótesis formulada se indica que el nivel de abstracción con que se presenta una tarea en el entorno virtual modula la capacidad de integración del entrenamiento a nivel cognitivo; permitiendo ya sea un desempeño más alto en el mundo real, pero con una menor capacidad de generalización, o bien, una mayor generalización a costa de un menor desempeño especifico. Objetivos. A fin de confirmar (o refutar) la hipótesis anterior, esta tesis pretende dar solución a dos problemas computacionales. El primero, en interacción humano computadora, al establecer la relación entre el grado de abstracción de la tarea y el rendimiento observable en un conjunto de 2 tareas (cognitiva y motora) dilucidando si dicho nivel de abstracción es, en parte, responsable del proceso de transferencia del conocimiento adquirido en el entorno virtual al mundo real. El segundo, relacionado con la comprensión de cómo se integra el nuevo conocimiento a nivel cortical, requiere desde el punto de vista computacional, dar solución a un problema de segmentación de imágenes, a fin de reconocer automáticamente elementos que representan potenciales patrones en tiempo-frecuencia-espacio (procesos cognitivos).