El proposito del preprocesamiento de datos es principalmente corregir las inconsistencias de los datos que seran la base de analisis en procesos de mineria de datos. En el caso de las fuentes de datos estructuradas, el proposito no es distinto y pueden ser aplicadas diversas tecnicas estadisticas y de aprendizaje computacional. Con el preprocesamiento de datos se pretende que los datos que van a ser utilizados en tareas de analisis o descubrimiento de conocimiento conserven su coherencia. A lo largo del presente articulo, se realizara la descripcion de diferentes tecnicas existentes junto con algunos algoritmos asociados a tareas destacadas de preprocesamiento de datos estructurados como limpieza y transformacion. Luego, se hace una revision de algunos algoritmos asociados a las tecnicas utilizadas con mas frecuencia, lo cual podra permitir la comparacion de su efectividad dependiendo del conjunto de datos utilizado, en trabajos futuros.