El mundo del análisis de series temporales ha tenido una gran repercusión debido a su utilidad en múltiples entornos que se han podido beneficiar de la aplicación de técnicas de Machine Learning (ML). Sin embargo, una aplicación tradicional implica una costosa y pesada tarea de análisis que se realiza de forma manual por parte del experto humano. En este trabajo se propone, bajo una nueva óptica, el uso de técnicas de ML y Computación Evolutiva (CE) para la extracción automática de características con el objetivo de mejorar la clasificación de señales. Finalmente, este trabajo se completa con la aplicación de técnicas de Deep Learning (DL).