Descripción: Un problema creciente en las comunicaciones mediante correo electrónico es la práctica de utilizar este medio para el envío de mensajes publicitarios masivos no solicitados, mejor conocidos como "Spam". Distintas soluciones han sido propuestas para atacar este problema, como ser la utilización de técnicas de aprendizaje automático. En este trabajo de tesis, analizaremos un método de clasificación y filtrado basado en ajuste lineal por cuadrados mínimos (LLSF) (YAN/94) en la tarea de filtrado de Spam. Analizaremos distintas variantes y mejoras sobre el algoritmo básico. Entre ellas presentaremos una nueva fórmula de selección de atributos, nuevas alternativas en la representación de los mensajes, un método matemático de determinación del umbral. Finalmente comparemos los resultados con los obtenidos en trabajos anteriores, los cuales utilizaron el algoritmo de Naïve-Bayes (AND/00b).