El neuromarketing estudia la función cerebral como respuesta a los estímulos de marketing. Una gran cantidad de investigaciones en neuromarketing utiliza datos de grabaciones de electroencefalografía (EEG) como respuesta de los cerebros de los individuos a los estímulos de marketing, con el objetivo de identificar los factores que influyen en el comportamiento del consumidor que no pueden articular o son reacios a revelar. La evidencia sugiere que los estilos de procesamiento de los individuos afectan su reacción a los estímulos de marketing. En este estudio, proponemos y evaluamos un modelo predictivo que clasifica a los consumidores como verbalizadores o visualizadores en función de las señales de EEG registradas durante la exposición a anuncios verbales, visuales y mixtos. Los participantes (N = 22) fueron categorizados en verbalizadores y visualizadores utilizando la escala de Estilo de Procesamiento (SOP) y se sometieron a grabaciones de EEG mientras veían anuncios. Las señales de EEG fueron preprocesadas y se extrajeron las cinco bandas de frecuencia de EEG. Empleamos tres modelos de clasificación para cada conjunto de anuncios: SVM, Árbol de Decisión y kNN. Si bien los tres clasificadores tuvieron un rendimiento similar, con una precisión entre el 86 y el 93%, durante la validación cruzada, SVM demostró ser el modelo más efectivo, mientras que kNN y el Árbol de Decisión mostraron sensibilidad a los desequilibrios de datos. Además, realizamos pruebas t independientes para buscar diferencias estadísticamente significativas entre las dos clases. Las pruebas t implicaron la banda de frecuencia Theta. Por lo tanto, estos hallazgos destacan el potencial de aprovechar la tecnología basada en EEG para predecir de manera efectiva el estilo de procesamiento de un consumidor para anuncios y ofrecen aplicaciones prácticas en campos como el diseño de contenido interactivo y la personalización de la experiencia del usuario.