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El avance de la tecnología permite abordar problemas cada vez más complejos con implementaciones cada vez más compactas. Un claro ejemplo de esto son los sistemas embebidos (SE): dispositivos electrónicos compactos y autónomos, con capacidad de cómputo, que realizan procesamiento de datos y/o control sobre variables físicas externas. La mayor diferencia que presenta un SE, respecto de un computador personal (PC), es que un SE está dedicado a una función particular para la cual fue desarrollado, mientras que un PC está concebido para usos múltiples. Además, los recursos de hardware que dispone un SE son generalmente más reducidos y deben afrontar importantes restricciones de consumo. Ejemplos actuales de equipos que contienen sistemas embebidos son: un router, un teléfono celular, un lavarropas, un equipo reproductor de audio o la unidad central de control de un automóvil, entre muchos otros. También son múltiples y diversas las aplicaciones biomédicas que requieren SE como dosificadores de drogas, monitores de parámetros fisiológicos, interfaces cerebro-computadora y equipos de diagnóstico autónomos. Una característica distintiva de estas aplicaciones es que deben cumplir con estrictas restricciones en los tiempos de respuesta y de ejecución para las tareas que deben realizar, por lo cual exigen sistemas embebidos de tiempo real. En general, las aplicaciones biomédicas requieren la captura de señales, su procesamiento y además de generar estímulos en forma sincronizada con la adquisición de las señales. Estas demandas imponen serias restricciones, tanto en el software como en el hardware de este tipo de equipos. Esta tesis propone una metodología de diseño de SE para aplicaciones biomédicas. A partir de ejemplos concretos se describe el fraccionamiento de las tareas; en primer lugar entre el procesamiento analógico y el procesamiento digital de señales, y luego entre distintas plataformas sobre las cuales se implementan las tareas de procesamiento digital. Los dispositivos desarrollados en el marco de esta tesis son: un adquisidor de señales de EEG autónomo con transmisión inalámbrica para Interfaces Cerebro-Computadora (ICC) basada en ritmos cerebrales, un equipo para diagnóstico de hipoacusias basado en Oto-emisiones Acústicas (OAE) diseñado para una empresa de audiología que actualmente lo comercializa y una plataforma para implementación de ICC basada en potenciales evocados visuales de estado estacionario (del inglés SSVEP: Steady State Visual Evoked Potential) Los dispositivos desarrollados, que tienen distintos grados de complejidad y requerimientos particulares, abarcan desde pequeños SE basados en microcontroladores de 8 bits, a plataformas con microprocesadores de 32 bits con sistemas operativos de tiempo real. Cada uno de estos equipos resultaron como soluciones propias y apropiadas a problemas específicos de bioingeniería e incorporan aportes originales en distintos aspectos de los SE.