La clasificación supervisada de grafos es una actividad que ha generado un gran interés en diversos dominios de aplicación de las ciencias y la ingeniería. Esta actividad tiene como propósito, construir un modelo o clasificador que pueda ser utilizado para determinar la clase a la que pertenecen nuevos grafos, usando un conjunto de grafos de entrenamiento previamente etiquetados. Sin embargo, al igual que ocurre con datos n-dimensionales, no todos los grafos de un conjunto de entrenamiento son de utilidad para la clasificación, resultando indispensable un proceso para descartar aquellos grafos innecesarios. Este proceso es conocido como selección de instancias y su principal objetivo radica en reducir el tamaño del conjunto de entrenamiento, manteniendo, tanto como sea posible, la misma calidad de clasificación que el conjunto original. En la literatura, no se reportan algoritmos para la selección de instancias en bases de datos de grafos, pues los algoritmos existentes han sido desarrollados para espacios n-dimensionales.