Introducción: Las redes Bayesianas son un algoritmo de Inteligencia Artificial utilizado en todo campo en donde la incerteza es moneda corriente. El modelo combina teoría de grafos, topología y probabilidades permitiendo armar representaciones gráficas que representan determinaciones causales y probabilidades relativas. Objetivo: Se intentarán enunciar los elementos básicos requeridos para el armado de una red destinada a la resolución de problemas diagnósticos a utilizar en el campo de la psiquiatría y la psicopatología. El modelo debe emular en alguna medida el modo de realización del diagnóstico por un experto. Conclusiones: El campo médico-psiquiátrico es sin duda uno de los más prometedores para la utilización de estas redes. Aún desde el armado básico de una red-prototipo puede apreciarse la utilidad que esta herramienta puede aportar a la disciplina. Junto con el uso diagnóstico existen algoritmos que permiten “aprender” de los datos y de esa manera extraer relaciones que en la confección previa de la red pueden no haberse reconocido aún estando presente en los datos con que se la ha cargado. Palabras clave Diagnóstico Psiquiátrico Red Bayesiana ABSTRACT USE OF BAYESIAN NETWORKS IN PSYCHIATRIC DIAGNOSIS Introduction: Bayesian Networks are an Artificial Intelligence algorithm used in fields in where the uncertainty is current currency. The model combines theory of graphs, topology and probabilities allowing of arming graphical representations they represent causal determinations and relative probabilities. Objective: We will tried to enunciate the required basic elements for make a Bayes network useful for resolution of diagnosis problems to be used in psychiatry and psychopathology. The model must emulate the way an expert can accomplish some diagnosis. Conclusions: The medical-psychiatric is without a doubt one of most promising field for the use of these Bayesian networks. Still from the basic one of a network-prototype the utility can be appraised to think how much this tool can contribute to the discipline. Along with the diagnosis use also exist algorithms that allow “to learn” from the data and extract relations that in the previous preparation of the network can not have recognized, still being present in the data loaded to it. Key words Diagnosis Psychiatric Bayesian Network