Este documento presenta un estudio sobre el reconocimiento del estrés utilizando sensores móviles de EEG y GSR. La investigación involucró la recolección de muestras de un grupo de 55 refugiados que participaron en sesiones de reducción del estrés en Realidad Virtual. El momento del estudio coincidió con un flujo de refugiados, lo que motivó el desarrollo de un software específicamente diseñado para aliviar el estrés agudo entre ellos. El documento se centra en presentar un pipeline de señales de EEG/GSR para clasificar niveles de estrés, enfatizando la selección de las características más informativas. El proceso de clasificación empleó métodos populares de aprendizaje automático, arrojando resultados del 86.7% para la clasificación de dos niveles de estrés y del 82.3% y 67.7% para las clasificaciones de tres y cinco niveles, respectivamente. Lo más importante es que el impacto positivo del sistema ha sido demostrado por evaluación subjetiva en alineación con análisis de características objetivas. Tal sistema aún no ha alcanzado el nivel de autonomía, pero puede ser una herramienta de apoyo valiosa para profesionales de la salud mental.