Utilizar herramientas metodológicas para construir la extracción de características a partir de datos multidimensionales es un desafío. Se requieren diferentes tratamientos para construir una representación coherente con aquellas características que pueden ser atenuadas por varios fenómenos inherentes al proceso observado. Es interesante notar que en esta generación metodológica, varios métodos convergen, como la transformada Wavelet, centrándose en el procesamiento por convolución, el desplazamiento de datos con ventana y la clasificación a través de Mapas Auto-Organizados. Asimismo, se presenta un estudio de caso en este trabajo, lo que nos permite comprender el alcance de esta herramienta metodológica utilizando un cubo de información para detectar características comunes, como se discutió anteriormente.