Cada ano las companias proponen una cantidad de diseno para sus productos, sin embargo, solo una cantidad limitada de estos consigue exito. Recientemente fuentes de mercadeo indican la necesidad de utilizar tecnicas de neurociencia para incrementar la probabilidad de exito de los nuevos disenos. Siendo conscientes de esta tendencia, en este trabajo desarrollamos un metodo que detecta el agrado o desagrado inducido con estimulos visuales en un sujeto, analizando sus senales electroencefalografias. Recolectamos las senales neuronales usando los canales cerebrales (Fp1;O1) and (Fp2;O2) mientras el sujeto observaba una secuencia de imagenes pertenecientes a Sistema Internacional de Imagenes Afectivas (IAPS). Extrajimos las caracteristicas de las senales neuronales mediante la combinacion de la transformada discreta Wavelet y el Analisis Multifractal, y posteriormente, las clasificamos usando Maquinas de Soporte Vectorial (SVM). Nuestra principal contribucion es usar un numero menor de canales cerebrales para obtener una tasa de acierto (88%) equiparable a la de los trabajos previos similares. Este metodo permitira disenar aplicaciones cerebro computador mas comodas para el usuario (pocos electrodos) que detecten el agrado o desagrado de un consumidor ante propuestas de nuevos productos o piezas publicitarias