En la actualidad, la información es generada por datos ubicados en un entorno distribuido pero vinculado. Con relación a esta premisa, las tecnologías semánticas y Linked Data, proporcionan un paradigma en el que no sólo los documentos, sino que también los datos son recursos de primera clase en la Web, permitiendo su extensión y la compartición de conocimientos hacia un espacio global de datos basado en estándares abiertos, mejor conocido como Web de datos. En este trabajo de tesis, se presenta un modelo semántico inspirado en los principios de Linked Data que ofrece una alternativa de solución a los problemas de integración de datos que se manifiestan en los Estados financieros publicados por las empresas bajo el estándar XBRL a través de la Web. En este sentido, mediante el modelo semántico se identifican y subsanan ciertas limitaciones existentes en las Hojas de Balance, Cuentas de resultados y Estados de flujos de efectivo. Entre estas limitaciones destacan la falta de una semántica que permita la integración de sus datos para hacerlos navegables, la dificultad para el acceso a los mismos a través de protocolos asociados a Internet como el HTTP para la navegación e interconexión con otras fuentes de información, y la carente capacidad para la búsqueda de ratios financieros, así como el procesamiento de cálculos permitan un análisis fundamental o clásico que sirva de apoyo a la toma de decisiones. El modelo semántico, se integra de taxonomías financieras basadas en la norma US-GAAP, y es el soporte fundamental de una base de conocimientos financieros reutilizable inspirada en Linked Data. En relación con lo anterior, la investigación que se realiza en este trabajo de tesis se sintetiza a través de la solución que se proporciona a las hipótesis que en ella se plantean, y mediante la que se busca demostrar que el modelo semántico tiene la capacidad para poblar una base de conocimientos financieros a partir de la integración de fuentes de datos externas, facilitar la reutilización de sus datos con terceros a través de Linked Data, ayudar a mejorar la calidad estructural de los datos financieros y comprobar que este modelo también facilita el análisis fundamental financiero para apoyar la toma de decisiones tanto automatizada como por parte de las personas.