La utilización de la robótica en distintas áreas ha cobrado relevancia a lo largo de los años. Ejemplos de esto son los robots para la agricultura, la industria, la construcción, para la educación, robots domésticos, para rehabilitación y cuidados de la salud, vehículos inteligentes y robots de búsqueda y rescate. Existen robots de distinto tipo: terrestres, acuáticos y aéreos. Pueden tener diversas formas y tamaños, tener brazos, piernas, ruedas, además de cualquier tipo de sensor y actuador. Es fundamental para un robot móvil autónomo poder localizarse a sí mismo en su entorno. Una técnica para afrontar esto es la realización de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping); es decir, poder crear un mapa del entorno y localizarse en el mismo, de manera simultanea y en tiempo real. Si bien el estudio de estas técnicas se viene desarrollando desde hace algunos años, la mayor investigación se ha realizado en entornos de interior; la navegación autónoma en exteriores sigue siendo un problema abierto en algunos aspectos (principalmente en entornos no urbanos). El objetivo de este documento es presentar el trabajo realizado en el marco del proyecto de grado "Navegación basada en visión para apoyo en tareas agrícolas". En este proyecto se investigaron algunos algoritmos de estado del arte para resolver la navegación en espacios exteriores. Se profundizó el estudio en RTAB-Map, en la configuración necesaria y los parámetros disponibles. Finalmente se hicieron pruebas generando cambios en el entorno, cambios fiscos y de iluminación; con el objetivo de simular diferentes épocas del año y diferentes horas del día para estudiar el comportamiento de dicho algoritmo en el ámbito de la agricultura. La creación de mapas en plantaciones y la navegación en las mismas, combinado con algún algoritmo de reconocimiento de imágenes sería una herramienta poderosa para el rubro. Permitiría, por ejemplo, identificar zonas infectadas con insectos, plantas destrozadas o áreas que requieran algún tratamiento especial.