En este articulo se presenta un sistema de analisis de sentimientos a nivel de aspecto que permite extraer automaticamente las caracteristicas de una opinion y determinar la polaridad asociada. El sistema propuesto esta basado en un modelo que utiliza ontologias de dominio para la deteccion de los aspectos y un clasificador basado en Maquinas de Soporte Vectorial para la asignacion de la polaridad a los aspectos detectados. El trabajo experimental se ha realizado utilizando el conjunto de datos desarrollado para la Tarea 5, Sentence-level ABSA en SemEval 2016 para el espanol. El sistema propuesto ha obtenido un 73.07 en F1 en la extraccion de aspectos (slot2) y un 46.24 de F1 en la subtarea conjunta de categorizacion y extraccion de aspectos (slot1,2) utilizando una aproximacion basada en ontologias. Para la subtarea de clasificacion de sentimientos (slot3) se ha obtenido una Accuracy de 84.79% utilizando una aproximacion basada en el uso de Maquinas de Soporte Vectorial y lexicones de polaridad. Estos valores superan los mejores resultados obtenidos en SemEval.