In statistical quality control, one of the most widely used tools are the control charts. The main problem of the multivariate control charts lies in that they only indicate that a change in the process has happened, but they do not show which variable or variables are the source of this change. In the specialized literature thereare many approaches to tackle this problem, although the most usual consists on the decomposition of the T2 statistic. In this research, we propose an alternative method through the application of classification trees. The results show that this method constitutes a good tool to help to interpret the multivariate control charts.En control estadístico de la calidad, una de las herramientas más utilizadas son los gráficos de control. El principal problema de los gráficos de control multivariantes radica en que sólo indican que se ha producido un cambio en el proceso, pero no dice cuál o cuáles de las variables son las que originan este cambio. En la literatura especializada existen muchas aproximaciones para solucionar este problema, si bien, la más utilizada consiste en la descomposición del estadístico T2. En este trabajo se propone un método alternativo mediante la aplicación de árboles de clasificación. Los resultados obtenidos muestran que estos árboles de clasificación constituyen una buena herramienta para completar la interpretación de los gráficos de control multivariantes.