La enfermedad de Alzheimer (EA) es un trastorno neurodegenerativo incurable que afecta principalmente a adultos mayores. Un diagnóstico temprano es esencial porque los tratamientos médicos solo pueden ralentizar la progresión de la enfermedad si se proporcionan durante la primera etapa, llamada Deterioro Cognitivo Leve (DCL). A partir del estudio de las señales electroencefalográficas, se pueden realizar análisis de conectividad funcional del cerebro con el apoyo de la teoría de grafos. En particular, el propósito de este trabajo es verificar el rendimiento de tres índices, típicamente adoptados para evaluar la robustez del grafo, con el fin de estimar la conectividad funcional para tres grupos de sujetos: controles sanos y personas afectadas por demencia en dos etapas diferentes (DCL y EA). Los resultados obtenidos por el Índice de Densidad de Conexión, el Índice de Randi y una versión normalizada del Índice de Kirchhoff revelaron una mayor robustez en las redes cerebrales de personas sanas, seguidas por DCL y, finalmente, por pacientes con EA, en línea con las características de la enfermedad de Alzheimer. El análisis estadístico mostró que hay una diferencia significativa entre los controles y EA para los tres índices. Finalmente, se compararon los tres índices, revelando que el Índice de Randi superó a los otros dos índices. Estos resultados preliminares se utilizarán para abordar análisis más profundos y costosos en tiempo para mejorar el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer.