El monitoreo de las condiciones de vibración es comúnmente utilizado para incrementar la disponibilidad de las maquinas en general, reduciendo consecuentemente los daños o fallas en las mismas, incrementar su vida útil, reducir los inventarios de repuestos y reducir los paros por el uso del mantenimiento correctivo [1]. Además, el monitoreo de sistemas permite obtener información de las maquinas en forma de datos primarios que, mediante el uso de técnicas modernas de procesamiento de señales, hace posible dar información vital de la maquina antes de que una falla catastrófica ocurra. La idoneidad de la técnica de procesamiento utilizada depende de la naturaleza de la señal y de los requerimientos en cuanto a exactitud requerida. Hoy en día, en función del avance de las herramientas matemáticas y computacionales, los investigadores están en una búsqueda incesante de métodos que permitan caracterizar de una forma precisa los comportamientos vibratorios existentes en la naturaleza. Por lo tanto, en el presente trabajo se utiliza la transformada de Fourier en tiempo cortos (STFT), la transformada wavelet continua (CWT) y la transformada de Wigner-Ville para identificar patrones en señales de vibración generadas al paso de un tren y obtenidas de forma experimental. En particular se hace una comparación de la aplicación de los tres métodos, teniendo como pauta de dicha comparación, la visualización de los respectivos diagramas de representación tiempo-frecuencia de cada una de ellas. Finalmente, se presenta los resultados de la utilización de las tres transformadas y su utilización como herramienta de análisis en aplicaciones de mantenimiento predictivo en sistemas mecánicos.