En este artículo, estudiamos el uso de EEG (electroencefalografía) para clasificar entre estados mentales concentrados y relajados. En la literatura, la mayoría de los sistemas de grabación de EEG son dispositivos costosos de grado médico. Los dispositivos costosos limitan la disponibilidad en el mercado de consumo. Las señales de EEG se obtienen de un dispositivo de EEG de grado juguete con un canal de datos de salida. Los experimentos se realizan en dos sesiones, con 7 y 10 sujetos, respectivamente. A cada sujeto se le pide que recite en silencio un número de cinco dígitos al revés, dado por el evaluador. Las señales de EEG grabadas se convierten en representaciones tiempo-frecuencia mediante el software que acompaña al dispositivo. Se utiliza un promedio simple para agregar múltiples componentes espectrales en bandas de EEG, como alfa, beta y bandas. Los clasificadores elegidos son SVM (máquina de soporte vectorial) y una red neuronal de retroalimentación multicapa entrenada individualmente para cada sujeto. Los resultados experimentales muestran que, con características de bandas alfa+beta y un ancho de banda de 4 Hz, la precisión promedio sobre todos los sujetos en ambas sesiones puede alcanzar más del 80% y algunos sujetos hasta más del 90% con el clasificador SVM. Los resultados sugieren que se podría implementar una interfaz cerebro-máquina basada en los estados mentales del usuario, incluso con el uso de un dispositivo de EEG barato.