Tables are widely adopted to organize and publish data. For example, the Web has an enormous number of tables, published in HTML, embedded in PDF documents, or that can be simply downloaded from Web pages. However, tables are not always easy to interpret due to the variety of features and formats used. Indeed, a large number of methods and tools have been developed to interpreted tables. This work presents the implementation of an algorithm, based on Conditional Random Fields (CRFs), to classify the rows of a table as header rows, data rows or metadata rows. The implementation is complemented by two algorithms for table recognition in a spreadsheet document, respectively based on rules and on region detection. Finally, the work describes the results and the benefits obtained by applying the implemented algorithm to HTML tables, obtained from the Web, and to spreadsheet tables, downloaded from the Brazilian National Petroleum Agency.Las Tablas son una manera bien común de organizar y publicar datos. Por ejemplo, la Web posee un enorme número de tablas publicadas en HTML integradas en documentos PDF, o que pueden ser simplemente descargadas de páginas Web. Sin embargo, las tablas no siempre son fáciles de interpretar pues poseen una gran variedad de características y son organizadas en diferentes formatos. De hecho, se han desarrollado un gran número de métodos y herramientas para la interpretación de tablas. Este trabajo presenta la implementación de un algoritmo, basado en Campos Aleatorios Condicionales (CRF, Conditional Random Fields), para clasificar las filas de una tabla como fila de encabezado, fila de datos y fila metadatos. La implementación se complementa con dos algoritmos para reconocer tablas en hojas de cálculos, específicamente, basados en reglas y detección de regiones. Finalmente, el trabajo describe los resultados y beneficios obtenidos por la aplicación del algoritmo para tablas HTML, obtenidas desde la Web, y las tablas en forma de hojas de cálculo, descargadas desde el sitio Web de la Agencia Nacional de Petróleo de Brasil.