Se ha propuesto un nuevo y sencillo procedimiento de verosimilitud empírica basado en momentos en bloque para probar si un proceso autorregresivo estacionario es gaussiano. El test propuesto utiliza las restricciones de momentos de sesgo y curtosis para desarrollar la estadística de prueba. El test acomoda de forma no paramétrica la dependencia en los datos de series temporales, exhibiendo algunas propiedades útiles de la verosimilitud empírica, como el teorema de Wilks con la estadística de prueba que tiene una distribución límite chi-cuadrado. Un estudio de simulación de Monte Carlo muestra que nuestro test propuesto tiene un buen control del error de tipo I. Se evalúa el rendimiento en muestras finitas del test propuesto y se compara con algunos tests competidores seleccionados para diferentes tamaños de muestra y una variedad de distribuciones aplicadas alternativas mediante un estudio de Monte Carlo. Los resultados revelan que nuestro test propuesto es en promedio superior bajo las alternativas log-normal y chi-cuadrado para tamaños de muestra pequeños a grandes. Algunos estudios de datos reales también revelaron la aplicabilidad y robustez de nuestro test propuesto en la práctica.