En el presente trabajo de tesis se hace uso de una Interfaz Cerebro-Computadora (BCI) para el análisis de señales electroencefalográficas (EEG) para el control de robots, las señales son extraídas con un dispositivo no invasivo de la marca EmotivEpoc, el dispositivo consta de 14 electrodos de adquisición de datos y dos de referencia, la tasa de muestreo es de 128[Hz] y un ancho de banda de 0.2 a 45[Hz] [1], el casco está conformado por un bajo número de sensores y cuenta con poca resolución comparado con un dispositivo de uso médico, con estas características técnicas es suficiente para cumplir los objetivos de esta tesis. Para el procesamiento de las señales EEG se utiliza la herramienta matemática de análisis multiresolución también conocida como codificación sub-banda basada en teoría wavelet, con esto logramos descomponer las señales EEG en distintas bandas tiempo-frecuencia, las señales EEG son generadas por el movimiento voluntario de las extremidades corporales en específico la del pie derecho, el propósito del procesamiento de las señales es generar un comando de referencia para el control de un dispositivo robótico. Primeramente, se hace el control de posición de un motor de corriente directa mediante el procesamiento de la señal EEG que resulta de mover hacia arriba o hacia abajo del pie derecho, para poder decidir el comando de referencia se emplea una instrucción if A then B donde A es la condición de entrada y B es la consecuencia de comando para poder decidir si existió el movimiento del pie y mandar una consigna de referencia. La ley de control que se aplica es también obtenida de un proceso de descomposición multiresolución de la señal de error de seguimiento, donde la señal de error se descompone en sus componentes de alta, mediana y baja frecuencia, lo cual a su vez dichas componentes son ponderadas por ganancias a ser propuestas por el diseñador, el controlador que resulta se le llama control proporcional multiresolución (CPM) Dicho controlador no requiere de derivadas del error (velocidades) ni aceleraciones además se asume que el modelo de la planta no se conoce, la implementación de los algoritmos obtenidos se realizan en la plataforma de LabVIEW.