Las posiciones incorrectas al sentarse son conocidas como la razón principal del dolor de espalda y la aparición de trastornos musculoesqueléticos (TME) entre las personas que pasan tiempo prolongado trabajando con pantallas de computadora, teclados y ratones. Al mismo tiempo, se comprende bien que las herramientas tecnológicas automatizadas pueden desempeñar un papel importante en el proceso de alteración de hábitos poco saludables, por lo que muchos esfuerzos de investigación se centran en actividades de investigación y desarrollo tecnológico (RTD) que tienen como objetivo brindar apoyo para la prevención del dolor de espalda o el desarrollo de TME. Aquí, informamos sobre la creación de un nuevo recurso en apoyo de las actividades de RTD que tienen como objetivo la detección automatizada de posiciones incorrectas al sentarse. Consiste en grabaciones multimodales multisensoriales de 100 personas, realizadas con una grabadora de video, cámara y sensores de muñeca que capturan señales fisiológicas (PPG, EDA, temperatura de la piel), así como sensores de movimiento (acelerómetro de tres ejes). Nuestro conjunto de datos multimodal multisensorial (MMD-TME) abre nuevas oportunidades para modelar la postura corporal (postura sentada y movimientos), estado fisiológico (nivel de estrés, atención, excitación emocional y valencia) y rendimiento (tasa de éxito en la prueba de Stroop) de las personas que trabajan con una computadora. Finalmente, demostramos dos casos de uso: detección de postura incorrecta del cuello a partir de imágenes y detección de carga cognitiva específica de la tarea a partir de señales fisiológicas.