Con la llegada de las tecnologías digitales como parte integral de la vida cotidiana actual, el riesgo de brechas en la seguridad de la información está aumentando. El correo no deseado, comúnmente conocido como spam, continúa representando un desafío significativo en el ámbito digital, inundando las bandejas de entrada con mensajes no solicitados y a menudo irrelevantes. Esta implacable avalancha de spam no solo interrumpe la productividad del usuario, sino que también plantea preocupaciones de seguridad, ya que con frecuencia sirve como un vehículo para intentos de phishing, distribución de malware y otras amenazas cibernéticas. La prevalencia del spam se alimenta de su difusión de bajo costo y su capacidad para llegar a una amplia audiencia, explotando vulnerabilidades en los sistemas de correo electrónico. Este documento marca el inicio de una investigación exhaustiva sobre la viabilidad y la implementación potencial de un sistema sólido de filtrado y prevención de spam diseñado específicamente para redes universitarias. Con la amenaza creciente de ataques de piratería basados en el correo electrónico y la inundación constante de spam, la necesidad de un mecanismo de defensa integral y efectivo dentro de las instituciones académicas se vuelve cada vez más imperativa. Al explorar soluciones potenciales, este estudio profundiza en la aplicabilidad y eficacia de los filtros bayesianos, una clase de clasificadores probabilísticos reconocidos por su aptitud para distinguir entre correos electrónicos legítimos y mensajes de spam. Los filtros bayesianos utilizan algoritmos estadísticos para analizar el contenido del correo electrónico, aprendiendo patrones y características para categorizar con precisión los correos electrónicos entrantes.