El propósito de este proyecto es desarrollar un algoritmo para agrupamiento de datos para los cuales sólo se conoce una medida de (di)similitud entre pares de ellos, pero no se cuenta con una representación mediante vectores de características. El modelo de aprendizaje del algoritmo estará inspirado en el mecanismo de aprendizaje del sistema inmunológico (específicamente, en la teoría de red inmunológica) y utilizará la estrategia de los llamados métodos de kernel para abordar el problema de la falta de representación vectorial de los datos. Este algoritmo podrá ser utilizado para encontrar patrones en datos con estructura compleja tales como imágenes y documentos de texto, lo cual constituye un paso natural en el desarrollo de algunos sistemas que apoyan la decisión, por ejemplo, para el diagnóstico de enfermedades a partir de información proveniente de imágenes y documentos médicos.