Se enuncian los conceptos fundamentales para la aplicación de las redes bayesianas (BN) al diagnóstico psicopatológico. De los modelos-base para sistemas expertos las BN es uno de los que más se adapta aun terreno plagado de incertezas como lo es el diagnóstico. Se sientan las bases para la construcción de este tipo de red en el domino de la psicopatología. Las BN parten de una fórmula muy simple para el cálculo de probabilidades condicionales, y generalizan esta fórmula para el trabajo en el seno de un grafo acíclico orientado. Este grafo da cuenta de “correlaciones estadísticas” entre enfermedades por un lado; síntomas y estudios por el otro. En una red orientada al diagnóstico deben operacionalizarse en primer lugar los “Nodos Hipótesis” que constituyen las patologías a diagnosticar y a luego los “Nodos Información” o evidencia sobre las cuales se confeccionan tablas probabilísticas que dan cuenta de la dependencia condicional representada por los lazos de la red. Los lazos entre los nodos pueden confeccionarse por “Prior Knowledge” o mediante al análisis directo de los datos Una vez armada la red ésta puede utilizarse como herramienta auxiliar para el diagnóstico. Metodología: Investigación bibliográfica y ensayo con prototipo. Palabras clave IA Bayes Diagnóstico Psicopatológico ABSTRACT BUILDING A BAYESIAN NETWORK FOR PSYCHOPATHOLOGICAL DIAGNOSIS We enunciate the basic concepts to consider the application of Bayesian networks (BN) in the psychopathological diagnosis. BN are one of the most used model to based expert system , which will adapt even more in fields with uncertainties such as the diagnosis. In work we give the essential foundations for building such a network in the domain of psychopathology. The BN start from a simple formula for calculating conditional probabilities, and generalize this formula to work within a directed acyclic graph. This graph gives an account of “statistical correlation” between disease on the one hand, symptoms and studies on the other. In a diagnosis-oriented network first should be operationalized the “Nodes Hypothesis” which are the pathologies to diagnose and then, in second place, “Nodes Information” or evidence on which to arm themselves probability tables for conditional dependence represented by bonds connecting the network nodes. The links between nodes may be made by “Prior Knowledge” or by direct analysis of the data network. When the network is recompiled with probabilities tables, it can be used as an auxiliary tool for diagnosis. Methods: Bibliographic research and testing prototype. Key words IA Bayes Psychiatric Diagnosis