Este estudio realizó un análisis de redes de sintomatología psicológica utilizando el inventario SCL-90-R, con el objetivo de explorar las relaciones entre síntomas psicológicos de adultos jóvenes argentinos a nivel granular. 447 estudiantes universitarios argentinos contestaron al instrumento (Medad = 27.5, DEedad = 7.4; 80.3% mujeres, 18.3% hombres, 1.3% no-binario). Se utilizaron los 90 ítems del SCL-90-R como input, generando una matriz de correlaciones policóricas al cual se aplicó un Análisis de Gráfico Exploratorio (EGA; método gLASSO/Walktrap, ajuste de hiperparámetros via EBIC) con una estrategia de remuestreo de 10000 iteraciones. El EGA reveló una solución de seis comunidades de síntomas, donde puede interpretarse una comunidad de síntomas típicamente rotulados como de ansiedad y depresión (junto con otros síntomas periféricos de obsesiones/compulsiones) como central. La comunidad más grande de síntomas agrupó síntomas rotulados como de psicoticismo, ideación paranoide, y sensibilidad interpersonal. No obstante, la solución de seis comunidades resultó inestable, ya que únicamente ocurrió en el 27.1% de las iteraciones - la mayoría de las soluciones (82.5% de iteraciones) se registraron para cinco, seis, siete, y ocho comunidades sintomáticas. Estos resultados, junto al diagrama de redes de seis comunidades, se exhiben y se discuten a la luz de la literatura. Palabras clave Redes sintomatológicas - SCL-90-R - Estudiantes - Argentina ABSTRACT PSYCHOLOGICAL SYMPTOM NETWORKS IN ARGENTINE STUDENTS FROM A NETWORK PSYCHOMETRICS APPROACH The present study conducted an analysis of psychological symptom networks employing the SCL-90-R inventory, with the aim of exploring relationships between psychological symptoms of young Argentinean adults at a granular level. 447 Argentinean university-level students completed the instrument (Mean age = 27.5, SD age = 7.4; 80.3% women, 18.3% men, 1.3% nonbinary). The 90 items of the SCL-90-R were used as input, generating a polychoric correlation matrix to which an Exploratory Graph Analysis (EGA; gLASSO/Walktrap method, hyperparameter adjustment via EBIC) was applied with a resampling strategy of 10,000 iterations. The EGA revealed a solution of six symptom communities, where a community of symptoms typically labeled as anxiety and depression (along with other peripheral symptoms of obsessions/compulsions) could be interpreted as central. The largest community of symptoms grouped symptoms labeled as psychoticism, paranoid ideation, and interpersonal sensitivity. However, the six-community solution was unstable, as it only occurred in 27.1% of the iterations - most of the solutions (82.5% of iterations) were recorded for five, six, seven, and eight symptom communities. These results, along with the six-community network diagram, are presented and discussed in light of the literature. Keywords Symptomatology networks - SCL-90-R - Students - Argentina