Nuestro cerebro produce impulsos el?ctricos que viajan a trav?s de las neuronas, estos impulsos son llamados ondas cerebrales, dependiendo del estado mental del sujeto en cuesti?n, estas ondas se dividen en 4 tipos: delta, theta, alfa y beta. Este proyecto busca determinar el nivel de concentraci?n de las personas a partir de un Analog Front End (AFE). Para realizar este estudio, la recopilaci?n de la base de datos de Electroencefalograf?a (EEG) se llev? a cabo por medio de la tarjeta de adquisici?n ADS1299EEG-FE de Texas Instruments con su software respectivo. Posteriormente en el software MATLAB se implementaron cuatro m?todos de clasificaci?n entre los que se encuentran el m?todo 1, que usa un an?lisis de densidad espectral de potencia (PSD) y clasifica mediante una red neuronal y un umbral de relaci?n entre potencias de bandas alfa y beta, el m?todo 2, que realiza la transformada de Hilbert Huang (HHT) y clasifica mediante una red neuronal, el m?todo 3, que hace la clasificaci?n por medio de patrones comunes espaciales (CSP) y el m?todo 4, que utiliza la Transformada Discreta de Wavelet (DWT), estos m?todos permiten determinar el estado mental de los pacientes (concentrado o no concentrado), con precisi?n de acierto de: FFT 85%, HHT 74%, CSP 87%, DWT 70%, para base de datos adquirida con la AFE. Finalmente se selecciona el m?todo que logr? mejores resultados para la finalidad de proyecto.Our brain produces electrical impulses that travel through neurons, these impulses are called brain waves, depending on the mental state of the subject in question, these waves are divided into 4 types: delta, theta, alpha and beta. This project seeks to determine the level of concentration of people from an Analog Front End (AFE). To carry out this study, the compilation of the Electroencephalography (EEG) database was carried out using the Texas Instruments ADS1299EEG-FE acquisition card with its respective software. Subsequently, four classification methods were implemented in the MATLAB software, four methods were implemented, including method 1, which uses Power Spectral Density Analysis (PSD) that classifies using a neural network and a relationship between powers of alpha and beta bands, method 2, Hilbert Huang's Method (HHT) that classifies with a neural network, method 3, Common Spatial Pattern Classification (CSP), and method 4, Discrete Wavelet Transformed (DWT). These methods allow the mental state of patients to be determined (concentrated or not concentrated) with accuracy of success: FFT 85%, HHT 74%, CSP 87%, DWT 70%, for database acquired with AFE. Finally, the method that gave the best results is selected for the purpose of the project.