El estudio de la proximidad fonológica permite establecer una base para la toma de decisiones futuras en el tratamiento de lenguas de señas. Saber qué tan cerca están un conjunto de signos permite a la parte interesada decidir más fácilmente su estudio mediante agrupaciones, así como la enseñanza del idioma a terceros basada en similitudes. Además, sienta las bases para fortalecer módulos de desambiguación en sistemas automáticos de reconocimiento. Hasta donde sabemos, este es el primer estudio de este tipo para la Lengua de Señas Costarricense (LESCO), y forma la base para uno de los módulos del sistema de edición de signos y habla ya operativo llamado la Plataforma Internacional para la Edición de Lengua de Señas (PIELS). Se utiliza una base de datos de 2665 signos, agrupados en ocho contextos, y se realiza una comparación de medidas de similitud, utilizando fórmulas estadísticas estándar para medir su grado de correlación. Este corpus será especialmente útil en enfoques de aprendizaje automático. En este trabajo, hemos propuesto un análisis de diferentes medidas de similitud entre signos para determinar la proximidad fonológica entre ellos. Tras analizar los resultados obtenidos, podemos concluir que LESCO es una lengua de señas con altos niveles de proximidad fonológica, particularmente en los componentes de orientación y ubicación, pero son notablemente más bajos en el componente de forma. También hemos concluido como una contribución destacada de nuestra investigación que los sistemas de reconocimiento automático pueden tomar como base para sus primeros prototipos los contextos o dominios de signos que se asignan a agrupaciones con niveles más bajos de similitud. Como se mencionó, los resultados obtenidos tienen múltiples aplicaciones, como en el área de enseñanza o en el área de Procesamiento del Lenguaje Natural para tareas de reconocimiento automático.