Con el avance tecnológico crece la necesidad de optimización en las tareas realizadas por robots móviles, estos deben ser dotados de autonomía en su navegación y otras decisiones, esto se debe a que los entornos de operación se vuelven más complejos y con obstáculos y objetivos que cambian de posición, sumando a esto las interferencias del espacio de trabajo como perturbaciones en los sensores y actuadores, en el ambiente y otros ruidos del sistema. Para hacer frente a esta problemática se recurre al uso de algoritmos de navegación, creación de rutas, estimación de posición, seguimiento de caminos, reconocimiento de objetos y otros. En el presente estudio se utilizó una metodología en espiral con la que se desarrolló un modelo matemático basado en el filtro de Kalman extendido para el seguimiento de trayectoria y estimación de posición de un robot diferencial utilizando la cinemática de este. Para la validación del modelo matemático se utilizó Matlab junto a CoppeliaSim donde se realizaron los distintos escenarios de prueba, posteriormente se comparan los resultados de EKF con los del algoritmo de Kevin Passino, encontrando superior en la mayoría de los aspectos al EKF excepto en el tiempo donde el algoritmo de Kevin Passino logra un menor tiempo de simulación.With technological advancement, the need for optimization in the tasks carried out by mobile robots grows, they must be endowed with autonomy in their navigation and other decisions, this is because operating environments become more complex with obstacles and targets that change position, adding to this interference from the workspace such as disturbances in sensors and actuators, in the environment, and other system noise. To deal with this problem, use of algorithms for navigation, route creation, position estimation, path tracking, object recognition, and others are used. In the present study, a spiral methodology was used with which a mathematical model based on the extended Kalman filter was developed to track the trajectory and position estimation of a differential robot using its kinematics. For the validation of the mathematical model, MATLAB was used together with CoppeliaSim where the different test scenarios were carried out, later the EKF results are compared with those of the Kevin Passino algorithm, finding superior in most aspects to the EKF except in the time where Kevin Passino's algorithm achieves a lower simulation time