Las enfermedades neurodegenerativas son problemas de salud pública que deterioran el correcto funcionamiento de algunas actividades corporales, incluyendo equilibrio, movimiento, el habla, la respiración y la función cardiaca, lo que conlleva traumas de comportamiento y adaptación social. Así, la inferencia de fuentes de actividad cerebral, en su localización no invasiva por EEG, obedece al problema de representación inversa (cantidad infinita de soluciones), debido a que no hay suficiente información para reproducir las fuentes. La separación de fuentes en EEG se realiza por técnicas multivariadas o de Inteligencia Artificial, que no analizan la dinámica temporal de patrones eléctricos del cerebro. Adicionalmente, la mayoría de los modelos de conductividad eléctrica, requeridos por los algoritmos de separación de fuentes, se construyen a partir de esquemas simplificados de la cabeza que no corresponden al modelo de conductividad real. Teniendo en cuenta lo anterior, se propone desarrollar un sistema de localización de fuentes de actividad neuronal, que tenga en cuenta la dinámica de cambio de los patrones eléctricos asociados al cerebro y con un modelo realístico de la cabeza de los individuos extraído de imágenes médicas, y que sirva como herramienta automática de apoyo diagnóstico, a partir de registros de EEG (trazado de dipolos), en pacientes con algunos tipos de enfermedades neurodegenerativas, de tal manera que se brinde mayor evidencia de la naturaleza del trastorno y, por lo tanto, se pueda llegar a un tratamiento más adecuado de las patologías.