Hoy en día, los (ciber)criminales demuestran una determinación cada vez mayor para explotar nuevas tecnologías con el fin de alcanzar sus propósitos ilegales. Por lo tanto, las Agencias de Aplicación de la Ley (LEAs) deben mantenerse un paso adelante utilizando herramientas y tecnologías que aborden los desafíos existentes y mejoren las prácticas de policía y prevención del crimen. El marco presentado en este documento combina algoritmos y herramientas que se utilizan para correlacionar diferentes piezas de datos que conducen al descubrimiento y registro de evidencia forense. Los datos recopilados se combinan, entonces, para manejar inconsistencias, mientras que se aplican técnicas de aprendizaje automático para detectar tendencias y valores atípicos. En este sentido, los autores de este documento presentan, en detalle, un innovador Motor de Detección de Comportamiento Anormal, que también abarca una funcionalidad de visualización de base de conocimientos centrada en la investigación de transacciones financieras.