Information of a document is described by words in a sequential way. From this point of view, the knowledge transmitted in a text is sequentially structured by its author. Thus, text it is not only useful for expressing the author’s ideas, but also it is useful for discovering new knowledge from the frequent sequential order of the words in the text. The latter aspect has been part of our motivation, since there are a big amount of electronic documents that could be useful for discovering sequential patterns, which often cannot be seen at first sight and could be helpful for text analysis; achieving in this manner a text mining process. Since the number of frequent sequences can be huge, it is possible considering only those which are not contained in another frequent sequence, it means, the Maximal Frequent Sequences (MFS’s) can be considered as a compact representation of all frequent sequences. When a MFS is found, the words, length and frequency of such MFS are determined by the text. The last characteristic is very important because the frequency allows having support for that MFS. Other important feature of the MFS’s is that they can be extracted independently of the language. Frequent sequences preserve, in some way, the natural sequential order of the text. Moreover, by its legibility, MFS’s are easy to understand by humans. The above mentioned characteristics make MFS’s suitable to be applied in specific text mining tasks like document clustering and classification; or in tasks like information retrieval, question answering, text summarization, etc. However, the MFS discovering problem has received special attention due to the big amount of combinations that have to be reviewed for discovering such patterns. For example, if a frequent sequence has 100 elements then 2 100 − 1 ≈ 10 30 combinations have to be reviewed for extracting such pattern. This problem has been classified as NP-hard. This dissertation deals with the problem of discovering MFS’s in text. It is important to remark, that the main objective of this dissertation was to propose algorithms for improving the search of MFS’s from textual information. However, the proposed algorithms can work over any other kind of sequential information like DNA sequences, WEB logs, etc.; it is, with objects that describe a sequential behavior through symbols.La información de un documento de texto la encontramos descrita de manera secuencial mediante palabras. Desde este punto de vista, el conocimiento transmitido por el autor de un texto es estructurado de manera secuencial. Así, el texto no sólo sirve para el fin que determinó el autor originalmente, sino que también es posible descubrir conocimiento nuevo a partir del orden secuencial de las palabras que frecuentemente se presenta en un texto. Este último aspecto ha sido precisamente parte de la motivación de esta disertación, pues existe una gran cantidad de documentos electrónicos disponibles que permitirían descubrir patrones en el texto que difícilmente pueden determinarse a primera vista y que pueden ser de gran utilidad para el análisis de texto; realizando de esta manera un proceso de minería sobre el texto. Debido a que el número de secuencias frecuentes SF’s encontradas puede ser enorme, es posible considerar únicamente aquellas SF’s que no están contenidas dentro de otras, es decir, utilizar las secuencias frecuentes maximales (SFM’s) como la presentación compacta del conjunto de SF’s. Cuando se descubre una SFM, es el contenido del texto el que determina las palabras, longitud y frecuencia de la SFM. Esta última característica es muy importante porque la frecuencia nos permite tener un soporte sobre la existencia de dicha SFM. Otra de las características importantes de las SFM’s radica en su extracción de manera independiente del lenguaje, incluso de texto que no esté bien escrito. Las SF’s de texto preservan, en cierto modo, la naturaleza secuencial del texto. Incluso, por su legibilidad, las SFM’s son entendibles por el humano. Por las características mencionadas anteriormente, las SFM’s son potencialmente útiles para tareas específicas de la minería de texto como la clasificación y agrupamiento de documentos; en el análisis automático de texto; en la recuperación de información; en la búsqueda de respuestas; extracción de hipónimos y en la elaboración de resúmenes, entre otras. Sin embargo, el problema de descubrimiento de SFM’s ha requerido de atención especial debido al gran número de combinaciones que se tienen que revisar en su extracción. Por ejemplo, si una SF tiene una longitud de 100 elementos se tendrían que revisar 2 100 − 1 ≈ 10 30 combinaciones antes de poder extraer dicho patrón. Este problema ha sido clasificado como un problema NP-difícil.