Muchos procesos industriales son de naturaleza multivariada dado que la calidad de un producto depende de mas de una variable. El control multivariado de procesos captura la relacion en las variables asociadas al proceso, si se ignora esta correlacion y se utilizan graficos de control univariados para cada variable por separado se puede concluir erroneamente acerca del estado del proceso. En variables continuas correlacionadas se han realizado muchas investigaciones, sin embargo se encuentran pocos trabajos que traten sobre atributos correlacionados. En este trabajo se comparan tres cartas de control para variables aleatorias binomiales bivariadas, correlacionadas entre si, las cuales miden atributos. Las cartas son: La carta de Hotelling basada en la aproximacion de la distribucion binomial multivariada a la distribucion normal multivariada. La carta MNP la cual es una extension de las cartas univariadas, y la carta que es una metodologia no parametrica basada en el indice de profundidad de Mahalanobis. La comparacion se hace via simulacion utilizando como medida de comparacion, la longitud promedio de racha (ARL). Dentro del trabajo se presenta un ejemplo aplicado de las metodologias para construir cartas de control para variables binomiales bivariadas en una empresa de telecomunicaciones. De los resultados se aprecia, en terminos generales, que la carta MNP es la mejor tanto en control como fuera de control.