El propósito de la presente monografía es mostrar al lector, de manera clara y sencilla, los aspectos fundamentales del análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic). En particular, a los profesionales e investigadores interesados en desarrollar una clasificacion o diagnostico y evaluar el rendimiento de uno o mas clasificadores, validando e interpretando los resultados de dicha clasificacion o diagnostico. Por ello, el desarrollo de los fundamentos basicos de la teoria de las curvas ROC, se complementa ampliamente con la aplicacion practica, describiendo detalladamente los pasos para llevar a cabo la ejecucion e interpretacion del analisis de curvas ROC mediante programas informaticos, de manera que el lector pueda adaptarlo a su campo de aplicacion sin entrar en el desarrollo de fondo de esta metodologia. En lineas generales, el analisis de curvas ROC es una tecnica estadistica de decision que, a partir de una caracteristica, permite discriminar entre dos grupos o subpoblaciones de una poblacion, proporcionando un criterio de clasificacion y una medida de su bondad. El uso de las curvas ROC esta muy extendido en la actualidad y juega un papel fundamental en procesos de diagnostico y clasificacion, por ejemplo en deteccion de señales, psiquiatria, medicina y psicologia, y recientemente tambien en meteorologia, inteligencia artificial y economia.