Resumen ─ La fibrilacion auricular (FA), en ciertos casos, es mantenida por focos ectopicos de actividad automatica, organizacion espacio temporal y de alta frecuencia. La ablacion de estos sitios da como resultado la terminacion de la FA en un alto porcentaje en paciente con FA paroxistica, sin embargo, en pacientes con FA permanente estos sitios son dificiles de reconocer debido a la capacidad de las auriculas remodeladas para ser activadas a altas frecuencias. Es necesario un metodo mas preciso para acotar mejor estas zonas. En el presente trabajo se plantea desarrollar un nuevo indice, a partir de los indices de frecuencia dominante (DF) e indice de organizacion (IO), para la identificacion de estas zonas. Para esto, se simularon episodios de FA permanente mantenidos por focos ectopicos de actividad continua en tres diferentes regiones, implementando un modelo 3D de auricula humana. Se obtuvieron electrogramas en toda la superficie auricular y se calculo su DF and IO. El indice OHF ( Organization High Frequency ), se calculo como el producto entre el valor de la DF y del IO de cada uno de los electrogramas y se crearon mapas de falso color sobre el modelo 3D. Los resultados muestran que el indice OHF es capaz de identificar el foco ectopico de actividad continua durante episodios de FA permanente simulados. Abstract ─ Atrial fibrillation in some cases is maintained by ectopic foci with automatic activity, spatiotemporal organization and high frequency. Ablating these sites results in the AF termination in a high percentage of patients with paroxysmal AF, however, in patients with permanent AF these sites are difficult to recognize due to the ability of the remodeled atria to be activated at high frequencies. A more accurate method is needed to delimit better these areas. In the present work, we developed a new index, based on dominant frequency (DF) and organization index (OI), to identify these areas. For this, we simulated permanent AF episodes maintained by ectopic foci with continuous activity in three different regions, implementing a 3D model of human atrium. Electrograms were obtained across the atrial surface and its DF and IO were calculated. The OHF index (Organization High Frequency), was calculated as the product of the DF and IO values of individual electrograms and we created false color maps in the 3D model. The results show that the OHF index is able to identify ectopic foci of continuous activity during simulated permanent AF episodes.