In recent years, the compressed sensing technique also know as compressive sampling (CS) technique has been developed. This is able to reconstruct a signal or an image that is sampled below the rate established by the Nyquist-Shannon Sampling Theorem. CS shows that it is possible to reconstruct a signal or an image with reasonable accuracy, solving an indeterminate linear system. On the other hand, when the light is transmitted through a biological system in an optical microscope and it has a scattering medium (turbid medium) it is not possible to image and observe the internal characteristics of the specimen. Recent studies in the field of compressed sensing have shown the ability to reconstruct an image when light passes through a turbid medium. In this work the application of compressed sensing for the recovering the information contained in an image which has been simulated as a microscopy image through dynamic turbid media.En los años recientes se ha desarrollado una técnica numérica conocida como sensado comprimido (CS, por sus siglas en inglés), la cual permite reconstruir una señal o una imagen con una tasa de muestreo menor a la establecida en el teorema de muestreo de Nyquist-Shannon. CS, demuestra que es posible reconstruir una señal o una imagen con exactitud, resolviendo un sistema lineal indeterminado. Por otro lado, cuando la luz se transmite a través de un sistema biológico en un microscopio óptico y este se encuentra en un medio esparcidor (medio turbio) no es posible formar una imagen y observar las características internas. Estudios recientes en el campo de sensado comprimido han demostrado la posibilidad de reconstruir una imagen cuando la luz pasa a través de un medio turbio. En este trabajo se muestra la aplicación de sensado comprimido para la recuperación de información en imágenes de microscopia simuladas a través de medios turbios dinámicos.