Este trabajo se desarrolla bajo un Proyecto de Grado, en el cual se lleva a cabo un estudio del Estado del Arte en dos áreas clave: la Computación Cuántica y los problemas altamente combinatorios, en particular Clustering. El objetivo principal es hacer una primera aproximación a la Computación Cuántica y un primer análisis sobre si la misma puede o no mejorar el rendimiento de los algoritmos de Clustering en la actualidad. En primer lugar, se realiza un estudio del Estado del Arte respecto de la Computación Cuántica y el Clustering. En el mismo, se brinda una explicación del funcionamiento de la Computación Cuántica, desde sus fundamentos teóricos hasta sus aplicaciones prácticas. Se exploran conceptos como qubits, superposición y entrelazamiento, y se presenta una revisión de las tecnologías y plataformas cuánticas disponibles en la actualidad. Respecto a Clustering se abordaron los diferentes algoritmos que se han desarrollado, sus características distintivas y aplicaciones. En particular, se analizan algoritmos clásicos como k-means y DBSCAN, mostrando distintas optimizaciones posibles con resultados prácticos. Seguido a esto, se profundiza en la investigación sobre la utilización de la Computación Cuántica en el ámbito del Clustering. Se analizan los avances más recientes y las propuestas existentes para utilizar la potencia de la Computación Cuántica en el procesamiento de algoritmos de Clustering. Se exploran posibles mejoras en la eficiencia y precisión de los algoritmos de Clustering mediante la explotación de las características únicas de la Computación Cuántica. Para evaluar el impacto de la Computación Cuántica sobre estos algoritmos, se implementan ambas versiones, la clásica y la cuántica. Además, se buscan alternativas para optimizar estos algoritmos utilizando Computación Clásica y así tener un análisis de ambas soluciones en la actualidad. Como resultado de este trabajo de investigación se llega a la conclusión, avalada por algunos expertos, que a pesar de los avances obtenidos en los últimos años, la Computación Cuántica aún no se presenta como una alternativa factible para la resolución de algoritmos de Clustering. Técnicas como paralelización, son ampliamente utilizadas por las empresas que brindan soluciones en la nube, debido a que son más escalables, confiables y abundantes en la actualidad respecto a la Computación Cuántica.