La detección de daños constituye la etapa primaria y fundamental en el monitoreo de la salud de una estructura. La identificación temprana de problemas estructurales, junto con una comprensión precisa de la condición de la estructura, representa un pilar en las prácticas de monitoreo de salud estructural (SHM). Aunque muchos métodos existentes resultan efectivos cuando el número de puntos de datos en estados saludables y dañados es igual, este artículo emplea algoritmos diseñados para detectar daños en situaciones donde los datos están desequilibrados. El desequilibrio, en este contexto, denota una diferencia significativa en el número de puntos de datos entre los estados saludables y dañados, introduciendo básicamente un desequilibrio dentro del conjunto de datos. Cuatro algoritmos de clasificación desequilibrada se aplican a dos estructuras de referencia: la primera, un modelo numérico de un edificio de acero de cuatro pisos, y la segunda, un puente construido en China. Esta investigación evalúa a fondo el rendimiento de estos cuatro algoritmos para cada estructura, tanto de forma individual como colectiva.