Las máquinas de soporte vectorial (SVM) son un algoritmo de clasificación y regresión ampliamente utilizado en aprendizaje automático. Su implementación en ordenadores cuánticos está siendo objeto de atención en los últimos años, y, aunque la falta de hardware cuántico práctico no permite utilizarlas todavía a gran escala, sí hay numerosos estudios sobre los algoritmos cuánticos que habría que utilizar. Este trabajo de fin de grado trata de un estudio bibliográfico acerca de dichos algoritmos. En primer lugar se han introducido las máquinas de soporte vectorial. Se han explicado las matemáticas que las respaldan, junto a algunas variaciones y su coste computacional. Finalmente se han estudiado algunas aplicaciones de estas. A continuación, se han introducido los conceptos fundamentales de la computación cuántica necesarios para implementar las máquinas de soporte vectorial cuánticamente. Se ha explicado como funciona un ordenador cuántico y algunas de las puertas más utilizadas. También se han estudiado diversos algoritmos cuánticos capaces de revolucionar la computación tal y como la conocemos hoy en día y que además son utilizados en las QSVMs. Finalmente, se han explicado los principales algoritmos encontrados hasta la fecha para la implementación cuántica de las SVM. Estos algoritmos pueden ser puramente cuánticos, o aprovechando cualidades de los ordenadores cuánticos para enriquecer las SVMs clásicas.