Identificar los procesos mutacionales que dan forma a la composición de nucleótidos del genoma mitocondrial (mtDNA) es fundamental para entender mejor cómo evolucionan estos genomas. Varios métodos han sido propuestos para analizar la composición de nucleótidos y sesgos de secuencias de ADN, pero la mayoría de ellos carecen de medidas de soporte estadístico o no fueron desarrollados teniendo en cuenta las especificidades de los genomas mitocondriales. Se presenta una nueva metodología, específicamente desarrollada para el mtDNA, para detectar cambios o asimetrías en la composición (sesgos AT y CG) basada en modelos de regresión no paramétricos y sus derivadas. El método propuesto también incluye la construcción de intervalos de confianza, que se construyen utilizando técnicas de bootstrap. Este artículo presenta un paquete de R, conocido como , que implementa la metodología propuesta. Además, se proporciona una ilustración del uso de utilizando datos reales, específicamente dos mtDNAs completos disponibles públicamente: la secuencia humana () y la secuencia del mitogenoma de un nematodo ().