Abstract: Este trabajo aborda la formalización y desarrollo de un sistema de flujo de trabajo de inferencia filogenética empleando el paradigma de Software como Servicio (SaaS). Dicho sistema se ha configurado y desplegado sobre un entorno distribuido. En primer lugar se ha llevado a cabo un estudio sobre entornos similares planteados en la literatura de divulgación científica. Este estudio contiene una descripción de la situación reciente de sistemas similares al planteado que se están desarrollando en la actualidad. Finalizado el estudio previo, se ha llevado a cabo el análisis y posterior adaptación de un sistema de inferencia filogenética existente. El análisis previo recoge la composición y el funcionamiento del flujo de trabajo con el objetivo de conocer el tratamiento de la entrada y la salida del sistema. No obstante, no se plantea la necesidad de conocer los detalles del procesamiento que implementa cada componente en concreto. A continuación, se ha realizado un análisis para identificar y definir los usuarios finales, además de documentar y modelar los requisitos que debía satisfacer el sistema. Este análisis se ha realizado empleando técnicas de Ingeniería del Software y en especial aquellas relacionadas con la Ingeniería de Requisitos. Una vez documentados y modelados los requisitos funcionales y no funcionales del sistema se ha realizado el diseño de la arquitectura interna de cada uno de los componentes que constituyen el sistema. Finalizada la fase de diseño, se ha implementado cada componente individual del sistema definiendo una interfaz de entrada que permite exponer sus funcionalidades como un servicio Web. Cada componente interactúa con el sistema previo como una caja negra, ejecutando los procesos ordenadamente y capturando la salida. Seguidamente, se ha desarrollado un sistema que implementa un flujo de trabajo completo para la inferencia filogenética de un árbol evolutivo sobre un conjunto de secuencias de ADN mitocondrial humano y se ha expuesto dicho sistema como un servicio Web independiente, integrando todos los componentes previos. Este sistema contiene la lógica de negocio relacionada con la forma de constituir el flujo de trabajo completo para distintos tipos de secuencias biológicas. Ambos sistemas han sido desplegados en la nube como alternativa para evaluar posibles beneficios en cuanto a escalabilidad, disposición dinámica de recursos, alta disponibilidad de los servicios y reducción de costes económicos. También se ha empleado un sistema de almacenamiento de información externo en la nube para almacenar tanto las soluciones parciales como los resultados finales durante un periodo de tiempo, permitiendo al usuario el acceso a dichos resultados a través de Internet. Por último, se ha realizado un sistema de toma de decisiones mediante ficheros de log. Así se ha planteado un modelo de mejora sencillo basado en el entrenamiento de árboles de decisión.