Las simulaciones numéricas de flujos de fluidos pueden producir una gran cantidad de datos y, si no se realiza un análisis exhaustivo, se pueden ignorar estructuras de flujo importantes. La identificación de estas estructuras de flujo, principalmente en situaciones transitorias, es una tarea compleja, ya que tales estructuras cambian con el tiempo y pueden moverse a lo largo del dominio. Con la descomposición de todo el conjunto de datos en conjuntos más pequeños, se pueden identificar estructuras importantes presentes en el flujo principal y estructuras con comportamiento periódico, como los vórtices. Por lo tanto, a través del análisis de la frecuencia de cada uno de estos componentes y utilizando un número menor de componentes, mostramos que la Descomposición Ortogonal Propia se puede utilizar no solo para reducir la cantidad de datos significativos, sino también para obtener una mejor y global comprensión del flujo (a través del análisis de modos específicos). En este trabajo, la calle de vórtices de von Kármán se descompone en una base generadora y se analiza a través de la Descomposición Ortogonal Propia para el flujo 2D alrededor de un cilindro y el flujo 2D alrededor de dos cilindros con diferentes radios. Consideramos un fluido newtoniano y dos fluidos no newtonianos de ley de potencia, con n=0.7 y n=1.3. Agrupando modos específicos, se realiza una reconstrucción, permitiendo la identificación de estructuras complejas que de otro modo serían imposibles de identificar utilizando un simple posprocesamiento del flujo de fluido.