Las señales Electromiográficas Superficiales (EMGS) son fuente de información muy apropiada para el control de dispositivos virtuales como las prótesis de mano. Las razones para utilizar estas señales obedece a diferentes aspectos tales como: facilidad para recolectar muestras, respeto por la integridad de la persona quien utiliza la prótesis, reutilización de una persona a otra, y fácil remoción para efectos de mantenimiento y calibración. En este artículo, se presenta una revisión de las técnicas más utilizadas en análisis y extracción de características discriminantes de las señales motoras EMGs con fines de aplicación en el control de prótesis virtuales de mano; haciendo énfasis en la evolución de las técnicas temporales clásicas a las técnicas espectrales más recientes basadas en transformadas wavelets, y su aceptación para procesar este tipo de señales según su desempeño en la clasificación y ejecución de movimientos sobre la prótesis. Así mismo, se hace referencia de los trabajos más recientes de desarrollo e investigación en el campo del procesamiento de señales biomédicas EMGs y sus aplicaciones en control mioeléctrico