El reconocimiento de habilidades transversales a partir de anuncios de trabajo es importante para asegurar un adecuado emparejamiento entre los candidatos potenciales y los requisitos formulados en los textos de los anuncios de trabajo. Contribuimos a la comprensión e interpretación de las formulaciones de los anuncios de trabajo de dos maneras significativas: en primer lugar, proponemos modelos de clasificación basados en redes neuronales para el reconocimiento de las seis habilidades transversales fundamentales formuladas dentro de la plataforma Europea de Habilidades, Competencias, Cualificaciones y Ocupaciones (ESCO); en segundo lugar, desarrollamos un medio para identificar términos significativos relevantes para cada clase de habilidad transversal, utilizando métodos de puntuación de importancia de características que destacan la relevancia de las palabras para reconocer cada habilidad transversal. El pipeline resultante permite la identificación de habilidades en los textos de los anuncios de trabajo, así como la destacación de términos clave importantes para cada habilidad reconocida, contribuyendo así a una mejor comprensión de la taxonomía de habilidades y a la correlación de la base de habilidades relacionadas con las formulaciones correspondientes de los anuncios de trabajo.