Según la Organización Mundial de la Salud, el cáncer de mama es el cáncer más frecuente en mujeres tanto en países desarrollados como en países en vías de desarrollo. Esta es una enfermedad en la cual las células de la mama crecen y se multiplican sin control. Organizaciones e Institutos internacionales, explican que el cáncer de mama se puede tratar y curar si se detecta a tiempo, donde según la edad se tienen métodos de cribado distintos. Usualmente en estos métodos se utiliza un sistema estándar para describir los resultados y hallazgos llamado ̈Breast Imaging Reporting and Data System ̈ (BIRADS), el cual clasifica los resultados en categorías numeradas de 0 a 6.Adicionalmente, el método de cribado más utilizado es la mamografía.En este trabajo se propone un método para la caracterización de las lesiones mamarias por medio del procesamiento de imágenes de mamografía. En la etapa de preprocesamiento, se realiza un recorte y una mejora de contraste de las imágenes, a través del uso de un filtro adaptativo. Posterior a esto, se realiza la segmentación del músculo pectoral mediante la utilización de la técnica de segmentación por crecimiento de regiones y operadores morfológicos. Seguido, se segmentan lesiones tanto a nivel del músculo como a nivel mamario utilizando la Transformada de Wavelet Discreta (DWT), para detectar la presencia de microcalcificaciones. Asimismo, se utiliza una combinación de la técnica de crecimiento de regiones y una umbralización multiumbral para segmentar lesiones densas y otros tipos de lesiones. Finalmente, se extraen características de textura y características morfológicas de la segmentación obtenida.Para evaluar el desempeño del método propuesto, se comparan imágenes segmentadas por un experto y las segmentadas automáticamente, obteniendo un índice de similitud de Sørensen-Dice de 0.73. Se considera este un resultado favorable, tomando en cuenta que solo es posible realizar una delimitación aproximada del área de la lesión en las imágenes de mamografía, ya sea de forma manual o automática.