La identificación eficaz de las fases del sueño es de gran ayuda para el tratamiento de problemas del sueño como la apnea obstructiva (OSA), insomnio o narcolepsia. De esta manera, se puede mejorar la calidad de vida de los pacientes. La clasificación de estas fases pueden realizarla expertos del sueño de manera manual, basándose en señales PSG (Polisomnograma).No obstante, esto requiere mucho tiempo y para realizar una polisomnografía se necesitan muchas señales. Con un clasificador automáticobasado en señales EEGla detección sería más rápida y efectiva. En este trabajo se ha realizado una investigación de estudios ya realizados de la detección automática de las fases del sueño y se ha experimentadocon las señales EEG de 4sujetos sanos: se hanextraído un conjuntode características y se ha evaluadodel rendimiento de diferentes clasificadores. Con el clasificador KNN,7 características y 8 canales EEG, se han clasificado las fases del sueño con un F1 scoredel 51,41%. Como líneas de investigación futuras para mejorar los resultados se ha propuesto añadir característicasespectrales y reducir el número de canales, entre otras
