Hoy en día, los sistemas de recomendación están presentes en múltiples dominios de aplicación, como el comercio electrónico, las bibliotecas digitales, los servicios de streaming de música, etc. En el ámbito musical, estos sistemas son especialmente útiles, ya que los usuarios a menudo disfrutan escuchar nuevas canciones y descubrir nuevas bandas. Al mismo tiempo, el consumo musical en grupo ha proliferado en este dominio, no solo físicamente, como en el pasado, sino virtualmente en salas o grupos de mensajería creados para propósitos específicos, como estudiar, entrenar o reunirse con amigos. Los sistemas de recomendación para un solo usuario ya no son válidos en esta situación, y se necesitan sistemas de recomendación en grupo para recomendar música a grupos de usuarios, teniendo en cuenta sus preferencias individuales y el contexto del grupo (al escuchar música). En este artículo, se propone un sistema de recomendación en grupo en el ámbito musical, y se realiza un extenso estudio comparativo que involucra diferentes algoritmos de filtrado colaborativo y métodos de agregación.