One of the most important stages of Computerized Adaptive Testing is the selection of items, in which various methods are used, which have certain weaknesses at the time of implementation. Therefore, in this paper, it is proposed the integration of Association Rule Mining as an item selection criterion in a CAT system. We present the analysis of association rule mining algorithms such as Apriori, FP-Growth, PredictiveApriori and Tertius into two data set with the purpose of knowing the advantages and disadvantages of each algorithm and choose the most suitable. We compare the algorithms considering number of rules discovered, average support and confidence, and velocity. According to the experiments, Apriori found rules with greater confidence, support, in less time.Una de las etapas más importantes de las pruebas adaptativas informatizadas es la selección de ítems, en la cual se utilizan diversos métodos que presentan ciertas debilidades al momento de su aplicación. Así, en este trabajo, se propone la integración de la minería de reglas de asociación como criterio de selección de ítems en un sistema CAT. Se presenta el análisis de algoritmos de minería de reglas de asociación como Apriori, FP-Growth, PredictiveApriori y Tertius en dos conjuntos de datos con el fin de conocer las ventajas y desventajas de cada algoritmo y elegir el más adecuado. Se compararon los algoritmos teniendo en cuenta el número de reglas descubiertas, el soporte y confianza promedios y la velocidad. Según los experimentos, Apriori encontró reglas con mayor confianza y soporte en un menor tiempo
