espanolResumen Este articulo describe como las entidades financieras y otros sectores economicos generan perfiles de clientes como una herramienta para prevenir y detectar el lavado de activos. El proceso consiste en recopilar informacion de de los clientes y sus movimientos financieros para establecer perfiles, que acompanado de las caracteristicas de cada transaccion y de acuerdo a lo que se espera de cada uno de los grupos de clientes, se hace una comparacion entre las transacciones reales con las normales. Estos mecanismos se fundamentan en herramientas estadisticas y de mineria de datos que permiten predecir el comportamiento de los clientes conociendo sus caracteristicas socioeconomicas y demograficas. La deteccion de operaciones inusuales no es suficiente para prevenir y detectar el lavado de activos, pues es necesario iniciar una fase de investigacion de tipo cientifico que incluya las hipotesis de las entidades financieras, ya que tienen un papel destacado en la determinacion de las acciones a seguir. Desde el punto de vista tecnologico, las herramientas que apoyan esta labor pueden dividirse en dos grupos, segun su funcionalidad principal: generacion de conocimiento y generacion de alertas. EnglishAbstract This paper describes the way financial institutions and other economic sectors generate customer profiles as a tool to prevent and detect asset laundering. The process consists of gathering customer information along with their financial history in order to set profiles that - together with the features of each transaction and in accordance with what one expects from each group of customers - makes a comparison between the former and real and everyday transactions. These means lie on statistical tools and data mining that allow us to forecast customer behavior based on their socioeconomic and demographic characteristics. Detection of out-of-the-common transactions is not enough to prevent and detect asset laundering since it is necessary to commence a scientific-type investigation stage that includes financial institutions' hypotheses, as they hold a key role in setting procedures to take. From a technological point of view, the tools that support this task may be divided into two groups according to their main function: knowledge generation and alert generation