Debido al auge que han tenido las tecnologías de la información en los últimos años, en diferentes aplicaciones se generan continuamente una gran cantidad de datos (flujos de datos). Estos flujos de datos pueden ser generados por sistemas de redes de comunicaciones, redes de sensores remotos, experimentos científicos, Internet y otro gran número de entornos de carácter dinámico. El agrupamiento es una de las técnicas que se ha utilizado para extraer conocimiento a partir de los flujos de datos, convirtiéndose de esta forma en un tema de interés activo. En diversos problemas prácticos es común encontrar flujos de datos en donde se requiere construir agrupamientos con traslape, algunos ejemplos de este tipo de problemas son el análisis de flujos de noticias, detección de intrusos en redes, aplicaciones para la detección de fraudes bancarios, entre otros. Sin embargo, los algoritmos de agrupamiento propuestos en la literatura para flujos de datos no contemplan la obtención de grupos con traslape. Debido a lo antes mencionado, en este trabajo de tesis se propone un algoritmo de agrupamiento con traslape para flujos de datos, este algoritmo cumple con una serie de restricciones, las cuales todo algoritmo de agrupamiento en fluujos de datos debe cumplir. De los experimentos realizados en conjuntos de datos con traslape, se puede concluir que el algoritmo propuesto es una mejor alternativa para procesar flujos de datos en aplicaciones donde es común que los objetos pertenezcan a más de un grupo.