Three-dimensional shapes are useful to represent real objects in the digital world. Their use encompasses a wealth of applications in diverse fields such as medicine, engineering, security, and so on. Recently, the introduction of cheap scanning devices has increased the interest for this kind of information, generating a large amount of models available in several sources. It is therefore imperative to provide effective and efficient algorithms for processing and analyzing 3D data. The evaluation of similarity of 3D shapes is a basic and important task which can be useful for high-level processes such as retrieval and recognition. These processes need attention as 3D repositories are constantly growing and it is increasingly necessary to provide content-based searches. Moreover, the comparison of 3D models is a challenging task due to the difficulty of adequately represent a shape for a proper comparison. In this thesis, we address the problem of shape matching and retrieval. We propose new representations for 3D shapes based on the ability of detecting robust local features on meshes. In this way, our work is first focused on the effective and efficient detection of keypoints in 3D shapes. Then, we provide effective shape representations to tackle problems such as generic shape retrieval, non-rigid shape retrieval, and shape matching. For shape retrieval, we develop representations based on groups of keypoints. These representations allow us to take advantage of the representational power of local features while reducing the amount of information needed for the representation. For shape matching, we develop a hierarchical representation which contains a recursive decomposition of a 3D shape in regions and keypoints. This representation is useful to decrease the localization error of correspondences in non-rigid shapes while reducing considerably the processing time. Our experiments show that our methods to detect local structures in meshes are robust to several transformations. In addition, we present a comprehensive evaluation of our representations for generic shape retrieval, non-rigid shape retrieval and shape matching. From our results, it is possible to conclude that the use of local features can enhance the process of assessing the similarity between 3D shapes. And moreover, our representations may help to improve both the effectiveness and efficiency of 3D shape retrieval and matching.Las formas tridimensionales son útiles para representar objetos reales en el mundo digital. Su uso abarca una gran cantidad de aplicaciones en diversos campos como la medicina, la ingeniería la seguridad, etc. Recientemente, la introducción de dispositivos de escaneo baratos ha aumentado el interés por este tipo de información, generando una gran cantidad de modelos disponibles en varias fuentes. Por lo tanto, es imperativo proporcionar algoritmos eficaces y eficientes para procesar y analizar los datos 3D. La evaluación de la similitud de las formas 3D es una tarea básica e importante que puede ser útil para procesos de alto nivel como la recuperación y el reconocimiento. Estos procesos necesitan atención ya que los repositorios 3D crecen constantemente y es cada vez más necesario proporcionar búsquedas basadas en el contenido. Además, la comparación de modelos 3D es una tarea difícil debido a la dificultad de representar adecuadamente una forma para una comparación adecuada. En esta tesis, abordamos el problema de la comparación y recuperación de formas. Proponemos nuevas representaciones de formas 3D basadas en la capacidad de detectar características locales robustas en las mallas. De este modo, nuestro trabajo se centra en primer lugar en la detección eficaz y eficiente de detección de puntos clave en formas 3D. A continuación, proporcionamos representaciones de formas eficaces para abordar problemas como la recuperación de formas genéricas, la recuperación de formas no rígidas y la comparación de formas. Para la recuperación de formas, desarrollamos representaciones basadas en grupos de puntos clave. Estas representaciones nos permiten aprovechar el poder de representación de los rasgos locales y reducir la cantidad de información necesaria para la representación. Para la comparación de formas, desarrollamos una representación jerárquica que contiene una descomposición recursiva de una forma 3D en regiones y puntos clave. Esta representación es útil para disminuir el error de localización de las correspondencias en formas no rígidas, al tiempo que reduce considerablemente el tiempo de procesamiento. Nuestros experimentos muestran que nuestros métodos para detectar estructuras locales en mallas son robustos a varias transformaciones. Además, presentamos una evaluación exhaustiva de nuestras representaciones para la recuperación de formas genéricas, la recuperación de formas no rígidas y la comparación de formas. A partir de nuestros resultados, es posible concluir que el uso de características locales puede mejorar el proceso de evaluación de la similitud entre formas 3D. Además, nuestras representaciones pueden ayudar a mejorar tanto la eficacia como la eficiencia de la recuperación de formas 3D y de las formas 3D.