Las aplicaciones de la biometría de escritura a mano en e-Seguridad y e-Salud se abordan en el transcurso de la investigación realizada. Se investigó un método de análisis automatizado para la representación electrónica dinámica de la autenticación de firma manuscrita. Los algoritmos desarrollados se basan en el análisis dinámico de firmas manuscritas electrónicamente empleando redes neuronales. Las firmas se adquirieron con el uso del bolígrafo electrónico diseñado descrito en el documento. Se utilizó el método de pérdida de tripletes para entrenar una red neuronal adecuada para la verificación de firma invariante al escritor. Para cada firma, la misma red neuronal calcula una representación de espacio latente de longitud fija. El conjunto de datos corregido a mano que contiene 10,622 firmas se utilizó para entrenar y evaluar la red neuronal propuesta. Después del aprendizaje, la red fue probada y evaluada en base a una comparación con los resultados encontrados en la literatura. El uso del algoritmo de pérdida de tripletes para enseñar a la red neuronal a generar incrustaciones ha demostrado dar buenos resultados al agregar firmas similares y separarlas de firmas que representan a personas diferentes.