Los motores de inducción son muy robustos, con bajos costos de operación y mantenimiento, por lo que se utilizan ampliamente en la industria. Sin embargo, no están libres de fallos, siendo los rodamientos y las barras del rotor responsables de aproximadamente el 50% de las fallas totales. Este trabajo presenta un enfoque de dos etapas para el diagnóstico de motores de inducción trifásicos basado en medidas de información mutua de las señales de corriente, análisis de componentes principales y sistemas inteligentes. En una primera etapa, se identifica la falla y, en una segunda etapa, se diagnostica la gravedad del defecto. Se presenta un estudio de caso donde se analizan diferentes grados de desgaste de rodamientos y rotura de barras. Para probar la robustez del método propuesto, se consideran desequilibrios de voltaje y variaciones de par de carga. Los resultados revelan el rendimiento prometedor de la propuesta con precisión general por encima del 90% en todos los casos, y en muchos escenarios se clasifican correctamente el 100% de los casos. Este trabajo también evalúa diferentes estrategias para extraer las señales, mostrando la posibilidad de reducir la cantidad de información necesaria. Los resultados muestran una relación satisfactoria entre eficiencia y costo computacional, con disminuciones en la precisión de menos del 4% pero reduciendo la cantidad de datos en más del 90%, facilitando el uso eficiente de este método en sistemas integrados.