En este trabajo, se propone un modelo de análisis de sentimientos aplicado en las entrevistas laborales utilizando aprendizaje de máquina. Las principales tareas de investigación en el análisis de sentimientos visual giran en torno al modelado, detección y aprovechamiento de sentimientos expresados mediante gestos faciales o corporales, o sentimientos asociados con multimedia visual. Desde los diferentes enfoques de análisis de sentimientos que existen (textual, por voz, visual, multimodal), este trabajo se centra en el enfoque visual, basado en los patrones oculares, dado que estos expresan una emoción o sentimiento, según la orientación involuntaria de la retina. Para hacer esto, se realiza un registro de posiciones a través de coordenadas con el algoritmo “Eye Tracking”. Posteriormente, se analizaron diferentes algoritmos de aprendizaje de máquina utilizados para el análisis del sentimientos y, después de hacer comparaciones entre ellos, se seleccionó el enfoque basado en el aprendizaje de máquina supervisado con técnicas de Redes Neuronales Artificiales, al considerarse como una tendencia no lineal, la relación entre las variables, dado que las personas tienen diferentes comportamientos cuando se les pregunta algo en específico y el tiempo dedicado a observar ciertas coordenadas, no es el mismo para todos, ni tampoco las coordenadas son las mismas. Una vez se tiene el modelo, este puede ser aplicado en las entrevistas laborales para la selección de personal, mediante la interpretación de los patrones oculares mencionados. La entrevista laboral es el proceso más importante en la selección de personal y se realiza para varios fines:  medición de cualidades cognitivas, de personalidad, habilidades motoras y físicas; para este caso, se analizaría la personalidad de los aspirantes a un cargo laboral en la organización.