Este estudio presenta la aplicacion de dos filtros de Kalman secuenciales para realizar la regularizacion de problemas inversos dinamicos como lo es la reconstruccion de las distribuciones de corriente en la actividad neuronal en el cerebro, a partir de senales de electroencefalografia. El filtro de Kalman es un algoritmo eficiente para reconstruir de manera optima las densidades de corriente bajo ciertas hipotesis de operacion, estas son: la relacion entre estados consecutivos y estados y observaciones, son ambas distribuciones Gaussianas. La metodologia propuesta obtiene resultados coherentes con el estado del arte, cuando se incrementa el numero de fuentes; sin embargo se necesita un cambio en la estructura de estimacion, ya que se puede incurrir en un alto costo computacional