Dra. Marta Lilia Eraña Díaz
Última actualización
8 de mayo de 2026
Reseña
La Dra. Marta Lilia Eraña Díaz es Doctora en Ingeniería y Ciencias Aplicadas por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAp) de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos, con la distinción del SNI-1. Su formación académica incluye una licenciatura en Matemáticas Aplicadas a la Computación de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM-I), así como una maestría en Ingeniería Industrial del Tecnológico de Monterrey CCM y otra en Ciencias Cognitivas del Centro de Investigación Transdisciplinar en Psicología (CITPSi), actualmente ofertada por el CINCCO.
Con una trayectoria en proyectos de investigación y desarrollo, la Dra. Eraña ha liderado iniciativas respaldados por CONACYT como responsable técnico. Estos proyectos han dado lugar a productos innovadores en tecnología de información, dirigidos a la industria de la maquila, la gestión del capital humano y la prevención de factores psicosociales en el ámbito laboral.
Área Disciplinar
Cognición Artificial
Líneas de Aplicación y Generación del Conocimiento
Su labor investigativa se centra en el diseño y la implementación de herramientas digitales con el objetivo de mejorar tanto el entorno organizacional como el bienestar individual. La Dra. Eraña aplica técnicas de inteligencia artificial y enfoques de automatización de la industria 4.0 para desarrollar soluciones que impacten de manera positiva en diversos sectores. Y, en el área de Cognición Artificial, se interesa en la "interpretabilidad" o "explicabilidad" de los sistemas de inteligencia artificial, esto implica la comprensión de cómo las IA toman decisiones y generan resultados.
Cuerpo Académico
N/A
Distinciones
1. SNI Nivel 1
Otros
Publicaciones
● Eraña-Díaz, M. L., Enríquez-Urbano, J., Martínez-Bahena, B., Juárez-Chávez, J. Y., D’Granda-Trejo, A., & De-la-Rosa-Mondragon, J. (2026). Artificial Neural Network-Based Classification of Industrial Sustainability Profiles for Differentiated Fiscal Policy Design in Remanufacturing Processes. Processes, 14(9), 1501. https://doi.org/10.3390/pr14091501
● Eraña-Díaz, M. L. (2026). Introduccíon a la Cognición Artificial: Mente, Cuerpo y Tecnologia. Editorial Académica Española. ISBN: 978-620-9-94025-5. https://www.morebooks.shop/shop-ui/shop/product/9786209940255
● Eraña-Díaz, M. L., Oseguera Gamba, J. P., & Lara Ruiz, N. (2026). Desinformacion y Alfabetización Mediática: Clasificación de Patrones de Confianza en Noticias entre Adolescentes mediante Machine Learning. Programación matemática Y Software, 18(1), 11–30. https://doi.org/10.30973/progmat/2026.18.1/2 https://progmat.uaem.mx/progmat/index.php/progmat/article/view/346/390
● Eraña-Díaz, M. L. (2026). Predict Psychosocial Risk in the Workplace through a Brief Survey applying Data Engineering and Artificial Neural Networks. Veredas Do Direito, 23(7), e236097. https://doi.org/10.18623/rvd.v23.6097
● Eraña-Díaz, M. L., Rosales-Lagarde, A., Arango-de-Montis, I., & Velázquez-Monzón, J. A. (2026). Generative AI-Assisted Automation of Clinical Data Processing: A Methodological Framework for Streamlining Behavioral Research Workflows. Informatics, 13(4), 48. https://doi.org/10.3390/informatics13040048
● Eraña-Díaz, M. L., Cruz-Chávez, M. A., Acosta-Flores, M., Enriquez-Urbano, J., Lara-Ruiz, N., & Oseguera-Gamba, J. P. (2025). Interdisciplinary Methodology for Resource Allocation Problems using Artificial Neural Networks and Software Robots. IEEE Access, Vol 13, pp. 131141-131158. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11091300
● Eraña-Diaz, ML., Rosales-Lagarde, A., Reyes-Soto, A., Arango-de-Montis, I., Rodríguez-Delgado, A., Muñoz-Delgado, J. (2024). Data Engineering for Nonverbal Expression Analysis - Case Studies of Borderline Personality Disorder. In: Singh, M., et al. Advances in Computing and Data Sciences. ICACDS 2024. Communications in Computer and Information Science, vol 2194. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-70906-7_14
● Eraña-Díaz , M.-L., & Rosales-Lagarde , A. . (2024). Algoritmos inteligentes aplicados al análisis del perfil de estrés con perspectiva de género. Journal of Behavior, Health & Social Issues, 16(1). https://doi.org/10.22201/fesi.20070780e.2024.16.1.86710 https://revistas.unam.mx/index.php/jbhsi/article/view/86710
● Eraña-Díaz, M., & Acosta-Flores, M. (2023). Determination of the Elastic Constants of a Metal-Laminated Composite Material Using Artificial Neural Networks. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.108601
● Eraña-Díaz, M.L.; Cruz-Chávez, M.A.; Juárez-Pérez, F.; Enriquez-Urbano, J.; Rivera-López, R.; Acosta-Flores, M. (2021). Optimization Method to Address Psychosocial Risks through Adaptation of the Multidimensional Knapsack Problem. Mathematics 2021, 9, 1126. https://doi.org/10.3390/math9101126.
● Eraña-Díaz, M. L., Cruz-Chávez, M. A., Rivera-López, R., Martínez-Bahena, B., & Cruz-Rosales, M. H. (2020). Optimization for Risk Decision-Making Through Simulated Annealing. IEEE Access, 8, 117063-117079. https://ieeexplore.ieee.org/document/9125878
● Eraña Díaz, M. L. (2020). Recocido Simulado y Aprendizaje Automático Aplicado a la Optimización de Factores de Riesgo Empresarial [Tesis de doctorado]. Universidad Autónoma del Estado de Morelos. http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/1243
● Eraña Díaz, M. L., Rosales Lagarde, A. (2020). Técnicas de Machine Learning aplicadas a la expresión facial de pacientes con Trastorno Límite de la Personalidad en una tarea de exclusión social. Revista Bio Ciencias 7: (Suppl) Memorias de Congreso. LXIII Congreso Nacional de la Sociedad Mexicana de Ciencias Fisiologicas, A. C. e1097. http://doi.org/10.15741/revbio.07Suppl.e1097