Los sistemas interfaz cerebro computador (Brain Computer Interface) interpretan la actividad neuronal del cerebro traduciendo esta información como entradas a dispositivos de control o actuación en diversas aplicaciones. Por sus características, los sistemas BCI son frecuentemente usados en diversas aplicaciones [1,2] que permite relacionar los cambios de actividad eléctrica cerebral, medidos mediante registros electroencefalografía (EEG), con la actividad neuronal de fondo o bien con reacciones a estímulos incitados. En el campo artístico, BCI ha tenido un auge significativo por cuanto ofrece soluciones para la creación de contenido musical [3], empleando datos de naturaleza biológica, que han sido orientadas para mejorar la vida de las personas con discapacidades físicas [4] o con fines de producción profesional [5]. En particular, las señales cerebrales pueden procesarse para la síntesis del sonido o la metáfora de las estructuras musicales [6,7,8,9], permitiendo al usuario navegar entre control limitado, automatización y creación, dentro del concepto de Brain-Computer Music Interface (BCMI). El desarrollo de sistemas BCI para la creación musical cada día se perfecciona con el objetivo de solucionar los problemas derivados de su implementación sobre hardware y software con costos moderados, así como la necesidad de mejorar la flexibilidad, variedad y personalización de contenidos creativos. Entre las restricciones de desarrollo están las siguientes: a) la asincronía entre las interfaces de adquisición y la interacción ágil con los usuarios, así como las capacidades limitadas de proceso en tiempo real sobre sistemas de cómputo convencional. b) Las limitadas capacidades de las máquinas de inferencia para extraer información del alto volumen de registros EEG así como de otras fuentes alternas de datos o corpus (conjuntos de ejemplos musicales) disponibles para transferir conocimiento de estilos en la generación de contenidos musicales [10,11]. En este sentido, el aprendizaje profundo permite incorporar diversos corpus con datos no estructurados. Sin embargo, la topología de entrenamiento que incluye la jerarquía e interrelación de capas sigue siendo un problema abierto en términos de asegurar la adaptabilidad suficiente en tareas de producción musical con adecuada calidad [12]. Finalmente, c) la dificultad en la integración de las dinámicas de patrones dinámicos de actividad cerebral que con suficiente interacción y flexibilidad permita a los usuarios la generación de composiciones musicales desde los puntos armónicos, melódicos y rítmicos. De lo anterior, el sistema tiene como objetivo desarrollar un prototipo potencialmente patentable de una interfaz cerebro computador empleando técnicas de aprendizaje profundo permita en tiempo real, la generación de piezas musicales atonales mediante la interpretación de patrones dinámicos extraídos de actividad eléctrica cerebral a partir de estímulos audiovisuales, de tal forma que cumpla con cualidades de variabilidad del contenido, interactividad y originalidad. La metodología de la propuesta está orientada al desarrollo de un prototipo funcional de un interfaz cerebro computador, que integre hardware y software orientados a la generación de piezas musicales atonales, y que pueda ser presentada para el registro de propiedad intelectual. La propuesta contempla además la aceptación de artículo categoría B superior, así como la formación Estudiante de Maestría, como productos académicos.