Entre las técnicas de minería de datos para el análisis exploratorio, la minería de reglas de asociación es una estrategia popular debido a su capacidad para encontrar reglas causales entre elementos y expresar regularidades en una base de datos. Con conjuntos de datos grandes, se pueden generar muchas reglas, y la visualización se ha demostrado ser fundamental en tales escenarios. A pesar del éxito relativo, las representaciones visuales existentes son limitadas y sufren de problemas de capacidad analítica y bajo soporte interactivo. Este documento presenta ARMatrix, un marco de análisis visual para el análisis de reglas de asociación basado en una metáfora de matriz interactiva de elemento a regla que tiene como objetivo ayudar a los usuarios a navegar por conjuntos de reglas y obtener información sobre patrones de co-ocurrencia. La usabilidad del marco propuesto se ilustra utilizando dos escenarios de usuario y luego se confirma a través de los comentarios recibidos en una prueba de usuario con 20 participantes.