En la última década, las técnicas de agregación y resumen de noticias han ganado cada vez más relevancia para proporcionar a los usuarios en la web información condensada y objetiva. De hecho, el reciente desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático exitosos, como los basados en la arquitectura de transformadores, ha hecho posible crear herramientas efectivas para capturar y elaborar noticias de Internet. En este sentido, este trabajo propone, por primera vez en la literatura según el mejor conocimiento de los autores, una metodología para la aplicación de tales técnicas en noticias relacionadas con criptomonedas y la blockchain, cuya lectura rápida puede considerarse extremadamente útil para los operadores en el sector financiero. Específicamente, se emplearon soluciones de vanguardia en el campo del procesamiento del lenguaje natural para agrupar noticias por tema y resumir los artículos correspondientes publicados por diferentes periódicos. Los resultados obtenidos en 22,282 artículos de noticias muestran la efectividad de la metodología propuesta en la mayoría de los casos, con un 86.8% de los resúmenes examinados considerados como coherentes y un 95.7% de los artículos correspondientes correctamente agregados. Esta metodología se implementó en una aplicación web de acceso libre.