En este trabajo de tesis se presenta un método para la generación de árboles de decisión, a diferencia de otros algoritmos que hacen uso de la matriz de aprendizaje, el método propuesto se basa en la utilización de conceptos por clase para la construcción. Dentro de las tareas realizadas destaca el diseño de un criterio de división para la selección del subconjunto de atributos que definen un nodo del árbol, dicho criterio no toma la entropía como medida de información, así como la implementan otros algoritmos.