Estamos interesados en evaluar el estado de los conductores para determinar si están atentos a la carretera o no utilizando datos del sensor de movimiento recopilados de experimentos de conducción de automóviles. Es decir, nuestro objetivo es diseñar un modelo predictivo que pueda estimar el estado de los conductores dado los datos recopilados de los sensores de movimiento. Con ese propósito, aprovechamos los desarrollos recientes en análisis de datos topológicos (TDA) para analizar y transformar los datos provenientes de series temporales de sensores y construir un modelo de aprendizaje automático basado en las características topológicas extraídas con el TDA. Proporcionamos algunos experimentos que muestran que nuestro modelo demuestra ser preciso en la identificación del estado del usuario, prediciendo si están relajados o tensos.