La curva ROC es una herramienta estadística empleada ampliamente en el ámbito sanitario para evaluar la capacidad diagnóstica de una prueba médica, a la hora de clasificar a una población en dos grupos: pacientes enfermos y pacientes sanos. Es decir, se analizará la capacidad de que una cierta variable, que se denotará variable diagnóstico, sea capaz de clasificar a los sujetos a estudio en sanos y enfermos. En este trabajo se revisan los principales conceptos relacionados con la curva ROC, que permiten, entre otras cosas, obtener su definición y su representación gráfica junto con sus índices resumen, destacando el área bajo la curva, que ayuda a evaluar la capacidad discriminatoria de una prueba y el índice de Youden, que es importante a la hora seleccionar un punto de corte óptimo en función de los objetivos a estudio. También se incluyen otros métodos para seleccionar dicho umbral. Además, se presentarán, de manera general, los principales métodos estadísticos para estimar la curva ROC en función del conocimiento de la distribución que sigue la variable diagnóstico asociada a cada categoría de interés. Es decir, se introducirán métodos de estimación tanto paramétricos como no paramétricos. El funcionamiento de dichos estimadores se ilustrará gracias a datos simulados y al análisis de una base de datos reales. Dichas ilustraciones han sido desarrolladas utilizando el software estadístico y el código usado puede encontrarse en el Anexo I de este documento.