En este trabajo se investigo, desarrollo e implemento un sistema clasificador de senales provenientes de una interfaz cerebro-computador o por sus siglas en ingles BCI (Brain Computer interface) mediante un algoritmo de clasificacion llamado SVMs utilizando el software Matlab, con el fin de controlar los desplazamientos de un robot hexapodo. El control de la marcha requerida para que el robot realice los desplazamientos es programado desde una tarjeta de adquisicion de datos llamada BeagleBone Black, a la cual se le implemento una red biologicamente inspirada llamada generador de patrones centrales (CPG – General pattern generator), esta red se implemento para el respectivo control de cada una de las extremidades del hexapodo para asi generar una marcha tipo tripode mientras el mismo registra mediante una camara los diferentes entornos con los que interactua. Este proyecto se desarrollo con el fin generar cierto grado de independencia a personas en situacion de discapacidad motora grave, por lo que se llevaron a cabo pruebas con una persona en condicion de cuadriplejia con lesion medular a nivel cervical lo que le produce paralisis total en brazos y piernas. Las pruebas consistieron en situar la interfaz cerebro-computador llamada Emotiv Epoc+ en la cabeza de dicha persona para asi registrar sus diferentes senales, luego de realizar la clasificacion de las mismas se comunica el comando de direccion deseado por medio de Wifi a la tarjeta de adquisicion de datos para que finalmente esta controle el desplazamiento del hexapodo dependiendo de patron generado en las senales la persona