El análisis de datos topológicos ha encontrado recientemente aplicaciones en varias áreas de la ciencia, como la visión por computadora y la comprensión del plegamiento de proteínas. Sin embargo, las aplicaciones del análisis de datos topológicos al procesamiento del lenguaje natural siguen siendo poco investigadas. Este estudio aplica el análisis de datos topológicos a una tarea particular de procesamiento del lenguaje natural: detección de noticias falsas. Hemos encontrado que los modelos de aprendizaje profundo son más precisos en esta tarea que el análisis de datos topológicos. Sin embargo, ensamblar un modelo de aprendizaje profundo con análisis de datos topológicos mejora significativamente la precisión del modelo si el conjunto de entrenamiento disponible es muy pequeño.