En el campo de la visión por computadora, la obtención de información tridimensional (3D) a partir de imágenes es de gran importancia. Una de las formas más usuales para realizar esta tarea es con visión estéreo. La reconstrucción por medio de imágenes estéreo consiste en obtener un mapa de profundidad de un par de imágenes, una tomada desde un punto de vista no muy lejano con respecto a la otra. Con esta técnica se puede obtener una representación 3D de un objeto real o una escena usando varias imágenes de diferentes perspectivas. El punto clave en este proceso es la correspondencia estéreo. Correspondencia estéreo es el método por el cual se determina el cambio de posición de un punto en una imagen con respecto a la otra. En este trabajo se propone un nuevo algoritmo para la correspondencia estéreo basado en programación dinámica (PD) en dos dimensiones. El enfoque clásico de PD para el problema de correspondencia estéreo funciona de forma unidimensional, esto significa que los resultados obtenidos no toman en cuenta la correlación vertical, esta es la razón por la que los resultados no muestran un buen rendimiento en términos de exactitud, pero muy buenos en términos de tiempo. La técnica propuesta es una modificación del algoritmo PD. Se usa la información sobre el eje vertical en un pequeño vecindario y se aprovechan las propiedades de que ofrecen las texturas, lo cual es muy útil para obtener mejores resultados en términos de exactitud.In the field of computer vision, determination of the three-dimensional (3D) information from images is of central importance. One of the most used ways for achieving this task is with stereo vision. Shape from stereo method aim to obtaining a depth map from a pair of images, each one taken from different not-so-far point of views. With this technique a 3D representation of real objects scenes using several images at different perspectives can be obtained. The key point in this process is the stereo matching. The stereo matching determines the difference in the position of two corresponding points. In this thesis a new stereo matching algorithm is proposed, it is based on dynamic programming (DP). The classical DP approach for the stereo matching problem works on a one-dimension way, this means that the obtained results don't take into account the vertical correlation, this is why the performance of the 1D method is in terms of shape recovery is poor. However, the 1D method is fast. The proposed technique is a modification of the classical DP algorithm; it uses the information of the points over the vertical axis in a small neighborhood and texture properties, which is very useful to get better results in terms of accuracy.