Obtener herramientas para analizar y predecir el rendimiento de las baterías es un desafío no trivial porque implica procedimientos de evaluación no destructivos. A nivel de investigación, el desarrollo de sensores que permitan el monitoreo a nivel de celda es un camino innovador, y la espectroscopia de impedancia electroquímica se ha identificado como una de las herramientas más prometedoras, al igual que la generación de modelos multivariables avanzados que integren información ambiental e interna de la batería. En este artículo, describimos un algoritmo que identifica automáticamente un modelo electroquímico equivalente de la batería basado en datos de impedancia electroscópica. Este algoritmo permite el monitoreo in situ de variaciones en los parámetros del circuito equivalente que se utilizarán para estimar más adelante las variaciones en el estado de salud (SoH) y el estado de carga (SoC) de la batería en base a una correlación con datos experimentales de envejecimiento correspondientes a estados de falla o degradación. En el trabajo actual, los autores proponen un algoritmo de identificación de parámetros de dos pasos. El primero consiste en una identificación basada en un algoritmo de evolución diferencial aproximado. El segundo se basa en el método de búsqueda de Simplex de Nelder-Mead, que proporciona una estimación fina de parámetros. Estos resultados del algoritmo se compararon con los del Z-view disponible comercialmente, una estimación de herramienta de circuito equivalente que requiere la entrada de un experto humano.