El procesamiento digital de la senal de electroencefalograma (EEG) ha tomado importancia en el monitoreo de profundidad anestesica, contribuyendo a una mejor tecnica anestesica. El objetivo es realizar una revision de metodos matematicos no lineales aplicados recientemente al analisis de EEG la cual presenta caracteristicas no lineales y no estacionarias. Una revision fue desarrollada abarcando metodos matematicos no lineales en el dominio del tiempo y frecuencia, los cuales han sido aplicados recientemente al analisis de EEG: Entropia Aproximada, Entropia Muestral, Entropia Espectral, Entropia Permutada, Transformada Wavelet, Entropia Wavelet, Bispectro, Bicoherencia y Transformada Hilbert Huang. Los algoritmos implementados fueron probados en un registro EEG de un paciente en la Clinica Universidad de La Sabana. Resultados publicados en la literatura a fin del tema son discutidos. Tecnicas no lineales como el analisis de entropia, y la combinacion con transformadas Wavelet y Hilbert Huang en el dominio de la frecuencia han presentado resultados prometedores en clasificacion de estados de profundidad anestesica.