El chatter es una inestabilidad dinámica compleja en los procesos de mecanizado y presenta un comportamiento no lineal y no estacionario. La detección de este fenómeno antes de que ocurra una falla catastrófica tiene una gran importancia en la industria actual. Este comportamiento exige técnicas de procesamiento de señales de monitoreo en línea adecuadas para enfrentar este tipo de dinámicas, como la entropía aproximada (AE) y la transformada de wavelet. Además, la AE es útil para tratar señales ruidosas y requiere una cantidad relativamente pequeña de observaciones. En este estudio, proponemos una metodología de AE mejorada, la entropía aproximada máxima multiescala (MMAE), para detectar chatter en procesos de fresado. La AE máxima se logra mediante el cálculo del parámetro r propuesto por Sheng y Chon. En el pasado, el cálculo de este parámetro era una desventaja de la técnica de AE. Los resultados muestran la efectividad de esta técnica propuesta para detectar cambios graduales y drásticos claramente diferentes en las condiciones de chatter. Además, se presenta una técnica más conocida: los mapas tiempo-frecuencia proporcionados por la transformada continua de wavelet (CWT). Los resultados también muestran la eficacia de esta técnica para detectar diferentes niveles de chatter. Los resultados se corroboran mediante la observación de la pieza mecanizada del fenómeno de chatter. MMAE también se compara con la entropía de muestra (SE) y el exponente de Hurst obtenido mediante el análisis R/S. Al final, se lleva a cabo un análisis comparativo de las técnicas mencionadas, mostrando que todas tienen ventajas y desventajas. Sin embargo, las desventajas de MMAE y CWT pueden resolverse, como se menciona en la sección de comparación. Así, la conclusión es que las técnicas MMAE y CWT son óptimas para el monitoreo en línea del chatter en procesos de mecanizado.