La identificación de componentes funcionales clave para diversos bioprocesos de interés industrial ha permitido seleccionar aislamientos adaptados a condiciones ambientales extremas en tres especies de hongos del género Penicillium. Dichos aislamientos fueron evaluados in vitro para caracterizar su potencial como componentes de un consorcio microbiano aplicable en biorremediación de efluentes industriales que contienen residuos lignocelulósicos. Los resultados de la anotación de secuencias genómicas disponibles para una de las especies identificadas apuntan a la existencia de genes con alta similaridad respecto a los existentes en diversos hongos considerados como referencia en materia de degradación de lignina en ambientes naturales. Las anotaciones funcionales propuestas a partir de secuencias accesibles –identificadas a través de la base de datos Fungal Oxidative Lignin Enzymes– podrían contrastarse con los resultados experimentales para cepas creciendo en diferentes medios con lignina, representando ambientes industriales extremos. Mediante este trabajo se propone el ensamblado de Bioinfo_eXtrema como parte de un enfoque bioinformático centrado en la selección de consorcios de extremófilos para aplicaciones en biotecnología industrial, combinando diversas técnicas de minería de datos –integradas a través del Waikato Environment for Knowledge Analysis– para facilitar la integración de información molecular disponible e indicadores funcionales relevantes para aplicaciones en biorremediación.