The prostate exam is an early detection tool to prevent prostate cancer and the main diagnostic tools for obtaining signs are generally invasive. This article tries chromatographic signals from the urine of prostate cancer patients and control patients as a non-invasive examination proposal. For this purpose, methodologically, urine samples are taken, digitized in chromatograms, treated with mathematical techniques and classified. The mathematical techniques are time normalization, dead time elimination, baseline correction, noise elimination, and peak alignment. Classification techniques analyze energy, in the domain of time and frequency, and the main components in sedimentation graphs and scores. As a result, the chromatographic signal is characterized and identifies the characteristic curve that represents the signal of prostate cancer patients and control patients. The data structure shows a cluster distribution of 88.88% of the vectors for the control patients. In the case of prostate cancer patients, the distribution of data is in clusters around the area defined by control patients. This characterization demarcates signal classification regions to diagnose possible prostate cancer patients, validating the relationship between the chromatographic signal and cancer.El examen de próstata es una herramienta de detección temprana para prevenir el cáncer de próstata y los principales instrumentos diagnósticos para obtener indicios son generalmente invasivos. Este artículo analiza señales cromatográficas provenientes de la orina de pacientes con cáncer de próstata y pacientes control como propuesta de examen no invasivo. Para tal efecto, metodológicamente, se toman muestras de orina, se digitalizan en cromatogramas, se tratan con técnicas matemáticas y se clasifican. Las técnicas matemáticas son normalización de tiempo, eliminación del tiempo muerto, corrección de línea base, eliminación de ruido y alineación de picos. Las técnicas de clasificación analizan la energía, en el dominio del tiempo y frecuencia, y los componentes principales en gráficas de sedimentación y puntuaciones. Como resultado se caracteriza la señal cromatográfica e identifica la curva característica que representa la señal de los pacientes con cáncer de próstata y pacientes control. La estructura de los datos muestra una distribución de conglomerado, del 88,88 % de los vectores, para los pacientes control. Para el caso de los pacientes con cáncer de próstata la distribución de los datos es en conglomerados alrededor de la zona delimitada por los pacientes control. Esta caracterización demarca regiones de clasificación de señales para diagnosticar posibles pacientes con cáncer de próstata, validando la relación existente entre la señal cromatográfica y el cáncer
