Este trabajo de investigación propone un entorno virtual interactivo orientado a fortalecer la estimulación neurocognitiva en niños con Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) mediante un exergame basado en un sistema de interacción física humano-robot (HRpI, Human-Robot Physical Interaction) e interfaz de seguimiento cefálico-ocular implementada mediante un componente de análisis facial (Face Analyzer ), que estima la orientación de la mirada y cuantifica la concentración visual y mental del usuario en tiempo real. En la actualidad, las estrategias de evaluación clínica en centros de atención y tratamiento para niños neurodivergentes se basan en el Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5); sin embargo, la mayoría de estos centros de rehabilitación no disponen de plataformas tecnológicas integradas con biorretroalimentación y estimulación neurofisiológica asociadas a cada estudio de caso, lo que representa una limitación para la mejora del procedimiento clínico. Ante esta brecha tecnológica, la presente investigación tiene como objetivo desarrollar y validar un exergame multimodal basado en un sistema HRpI para la evaluación neurocognitiva en niños con TDAH, mediante la integración de teleoperación háptica y seguimiento cefálico-ocular, con el fin de caracterizar fenotipos conductuales digitales que apoyen la toma de decisiones clínicas personalizadas. La plataforma interactiva integra un dispositivo háptico Phantom Omni con el operador humano en el lazo de control, bajo dos estrategias: i) guía háptica pasiva, en la que el sistema regula la energía mecánica acumulada por el efector final, cuantificada como la integral del producto de la fuerza de interacción y la velocidad de desplazamiento, para mantener la trayectoria dentro del protocolo clínico, y ii) exploración háptica activa, en la que el usuario resuelve el desafío de forma autónoma. La retroalimentación de fuerza cinestésica se basa en un modelo de viscoelasticidad (sistema muelle-amortiguador) en ambas estrategias de interacción háptica. De forma simultánea, el componente Face Analyzer estima la orientación cefálico-ocular (ángulos pitch/yaw) y cuantifica la concentración visual y mental en tiempo real, junto con las fuerzas de interacción háptica en los tres ejes (x, y, z). La validación experimental con diez sujetos neurotípicos y tres modalidades de interacción (háptico, gamepad y teclado) muestra que el dispositivo háptico registró la mayor progresión en concentración visual grupal (31.4 % - 206.9 %) y mental (20.9 -148.7 u.a.) a lo largo de seis etapas, manteniendo un error RMS de seguimiento estable (0.017–0.021 m), lo que confirma adaptación neurocognitiva progresiva. La clasificación mediante K-Means identificó tres perfiles conductuales diferenciados (óptimo, promedio y crítico), definidos por la relación entre nivel de atención e índice de error motor, lo que valida la capacidad del sistema para discriminar patrones de desempeño de manera automatizada. Estos resultados demuestran que el sistema HRpI multimodal constituye una plataforma viable para la generación de biomarcadores digitales conductuales, cuantificados en términos de precisión motora, estabilidad cognitiva, esfuerzo y velocidad de respuesta; la aportación original de esta tesis reside en la definición de un protocolo integrado de evaluación neurocognitiva que vincula retroalimentación háptica y seguimiento cefálico-ocular, sentando la base metodológica para la identificación futura de engramas motores y cognitivos orientados a la autorregulación de pacientes neurodivergentes. En este sentido, la plataforma tiene potencial de integrarse en sistemas de salud digital y de traducirse en estrategias de estimulación compatibles con el desarrollo de Habilidades Básicas del Pensamiento (HBP), contribuyendo así al fortalecimiento de programas de mejora continua implementados en instituciones de educación básica del sistema educativo mexicano.