Uno de los síntomas de la enfermedad de Parkinson (EP) es la escritura anormal causada por disfunción motora. El desarrollo de la tecnología de tabletas abre oportunidades para un análisis efectivo del proceso de escritura de personas que sufren de la enfermedad de Parkinson, con el objetivo de apoyar el diagnóstico médico utilizando métodos de aprendizaje automático. Varios enfoques han sido utilizados y presentados en la literatura que discuten el análisis y comprensión de imágenes creadas durante la escritura de palabras o frases simples. En este estudio, proponemos un análisis basado en una secuencia de frases, que nos permite evaluar la evolución de la escritura con el tiempo. El material de estudio consistió en muestras de imágenes de escritura adquiridas en un grupo de 24 pacientes con EP y 24 controles sanos. La parametrización de las muestras de imágenes de escritura se realizó utilizando conocimiento del dominio. Utilizando el método de búsqueda exhaustiva, seleccionamos las características relevantes para el algoritmo SVM realizando una clasificación binaria. Los resultados obtenidos fueron evaluados utilizando medidas de calidad, incluyendo la precisión general, que fue del 91.67%. Los resultados fueron comparados con trabajos competitivos sobre el mismo tema y parecen ser mejores (un mayor nivel de precisión con un número mucho menor de características que las presentadas por otros).