La detección y ajuste de outliers es uno de los problemas más comunes en series de tiempo. Varios avances se han llevado a cabo en el contexto de series de tiempo lineales, sin embargo, para el caso de modelos no-lineales no se han adelantado muchos estudios, en especial para el caso de los modelos autoregresivos de umbrales(TAR) univariados. Con base en esto, proponemos un proyecto de investigación que permita proponer una metodología para la detección de outilers de cambio de nivel en modelos TAR y el efecto de éstos sobre la prueba de no-linealidad.