Durante décadas, la teoría de las ondículas ha atraído interés en varios campos en el tratamiento de señales. Hoy en día, se reconoce que no es muy adecuada para enfrentar aspectos de datos multidimensionales como singularidades y esto ha llevado al desarrollo de otras herramientas matemáticas. Una aplicación reciente de la teoría de las ondículas está en la radiómica, un campo emergente que tiene como objetivo mejorar el análisis diagnóstico, pronóstico y predictivo de varios tipos de cáncer a través del análisis de características extraídas de imágenes médicas. En este documento, para un estudio de radiómica de cáncer de próstata con imágenes de resonancia magnética (RM), aplicamos una herramienta similar pero más sofisticada, a saber, la transformada de shearlet que, a diferencia de la transformada de ondícula, nos permite examinar variaciones a lo largo de más orientaciones. En particular, realizamos un análisis de radiómica paralelo basado en las dos transformaciones diferentes y destacamos un mejor rendimiento (evaluado en términos de medidas estadísticas) en el uso de la transformada de shearlet (en valor absoluto). Los resultados obtenidos sugieren tener en cuenta la transformada de shearlet para estudios de radiómica en otros contextos.