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Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de muerte en los países desarrollados. El análisis de la forma de onda del pulso arterial (APW) proporciona una forma no invasiva para el diagnóstico temprano de las ECV. El presente trabajo informa de la elaboración de un algoritmo automático para extraer y clasificar los datos adquiridos de las señales APW en función del riesgo de problemas relacionados con las ECV. Para extraer los datos se aplicaron varios métodos de preprocesamiento de la señal para la reducción del ruido y la segmentación del pulso. A continuación, se aplicó un algoritmo de agrupación de K-Means para seleccionar las APW de mayor calidad. La discrepancia entre una extracción manual paralela de las ondas y el resultado del algoritmo K-Means fue prácticamente nula. Se extrajo un conjunto de 32 parámetros de caracterización de la forma de onda que incluían el dominio del tiempo, la transformada wavelet, el error cuadrático medio y las características del dominio de la frecuencia. Algunos parámetros se utilizaron en la agrupación de K-Means y el resto se empleó para entrenar una red neuronal de perceptrón multicapa para la clasificación de APW de bajo riesgo/alto riesgo de ECV en cada paciente. Los resultados obtenidos son muy prometedores. Una parte de este trabajo ganó el premio Nascimento Leitão.