Resumen Dependiendo del problema, el proposito basico de un estudio de clasificacion puede ser producir una correcta clasificacion o descubrir la estructura predictiva del problema. Si nuestro objetivo es lo ultimo, entonces estamos tratando de entender que variables o interacciones de variables describen el fenomeno, esto es, dar caracterizaciones simples de las condiciones que determinan cuando un objeto esta en una clase mas que en otra. Los Arboles de Clasificacion y Regresion, en ingles Classification and Regression Trees (CART), deben su desarrollo a L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen y C. Stone, autores del libro del mismo nombre, publicado en 1984 [Breiman y otros, 1984]. El objetivo de este articulo es dar a conocer desde el punto de vista teorico en que consiste esta tecnica de clasificacion. Palabras claves: Clasificador, particion, arbol de clasificacion, arbol de regresion, nodo, hoja, impureza, validacion cruzada. Abstract Depending on the problem, the basic purpose of a classification study may be to produce a correct classification or predictive discovering the structure of the problem If our goal is the latter, then we are trying to understand what variables or interactions of variables describing the phenomenon, that is, give simple characterizations of the conditions that determine when an object is In a class more than another. The Classification and Regression Trees, Classification and Regression English Trees (CART), owes its development to L Breiman, J. Friedman, R. Olshen and C Stone, who wrote the book of the same name, published in 1984 [Breiman et al, 1984]. The aim of this paper is to report from the theoretical point of view it is this classification technique. Key words: Sorter, partition, classification tree, regression tree, node, leaf, impurity, cross validation.