El cultivo de especies vegetales se encuentra en riesgo constante por diversos factores como las plagas de insectos. El pulgón amarillo (Melanaphis sacchari) representa una plaga relativamente nueva (introducción identificada en octubre de 2013) que amenaza los cultivos de sorgo en México. Si el daño causado por esta plaga no se controla, se pueden producir pérdidas sustanciales en la producción de sorgo. En diversos trabajos se ha demostrado que el uso de la percepción remota y el reconocimiento de patrones son técnicas efectivas para evaluar los daños provocados por plagas y enfermedades en cultivos y plantaciones. Estas técnicas capturan, analizan y procesan las características espectrales en cultivos enfermos y sanos. En trabajos recientes se han obtenido imágenes multiespectrales de los cultivos por medio de plataformas aéreas como satélites y vehículos aéreos no tripulados (UAV), con cámaras multiespectrales y espectrómetros instalados en ellos. En este trabajo se desarrolla una metodología para la detección temprana de daño por pulgón amarillo en los cultivos de sorgo basada en técnicas de percepción remota y reconocimiento de patrones en imágenes multiespectrales de la flota de satélites SENTINEL-2.Crops are at constant risk by numerous factors. One of these factors is insect pests. The yellow aphid (Melanaphis sacchari) represents a relatively new introduced pest (October 2013) that threatens sorghum crops in Mexico. If the damage caused by this pest is not controlled, substantial losses in sorghum production can occur. Several studies have shown that the use of remote sensing and pattern recognition are use- ful techniques for evaluating and dealing with damage caused by various pests and diseases of crops and plantations. These techniques analyze spectral features in diseased and healthy crops. In recent work, aerial platforms and unmanned vehicles obtain multispectral images of crops through multispectral cameras and spectrometers. This thesis presents a methodology for early detection of yellow aphid damage in sorghum crops based on remote sensing techniques and pattern recognition in multispectral images from the SENTINEL-2 satellites.