Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) dependen con frecuencia de informes financieros basados en hojas de cálculo debido a presupuestos limitados y acceso restringido a sistemas de análisis empresarial. A medida que aumentan los volúmenes de transacciones, el cálculo manual de ganancias y pérdidas se vuelve intensivo en tiempo y propenso a inconsistencias. Este estudio propone y evalúa un marco modular de automatización de procesos robóticos (RPA) diseñado para mejorar el análisis financiero centrado en hojas de cálculo sin requerir el reemplazo del sistema empresarial. El marco se implementa como un pipeline unificado utilizando UiPath. Se integran mecanismos de detección de anomalías estadísticas para identificar desviaciones anormales en los ingresos y picos de gastos en los datos operativos. La evaluación experimental compara el procesamiento manual de hojas de cálculo con la ejecución automatizada del flujo de trabajo utilizando el tiempo de ejecución, la exposición a errores, la latencia en los informes y la escalabilidad como criterios de evaluación. La evaluación empírica a través de cinco conjuntos de datos que abarcan de 300 a 3000 transacciones demuestra reducciones de tiempo del 88.6% al 95.5% y reducciones de errores del 93.3% al 95.5% en comparación con el procesamiento manual de hojas de cálculo. El análisis de escalabilidad confirma el crecimiento lineal del tiempo de ejecución automatizado con el volumen de transacciones, en contraste con el crecimiento superlineal observado en el procesamiento manual. Un análisis de viabilidad de costos indica además que la RPA ligera puede reducir significativamente los costos operativos en entornos de PYMES hasta en un 88.6%. El estudio contribuye con una arquitectura de automatización estructurada que integra la automatización de hojas de cálculo con el monitoreo estadístico para apoyar la supervisión financiera y la toma de decisiones. Los hallazgos sugieren que la automatización a nivel de interfaz proporciona un camino de transición viable para las PYMES que buscan una transformación digital incremental mientras preservan las infraestructuras existentes de hojas de cálculo.