En la actualidad, los bots generan una gran cantidad de trafico en las páginas web, lo que causa problemas como denegaciones de servicio a usuarios legítimos y dificulta su operacion normal. Este trabajo presenta un caso de éxito de transferencia tecnologica en el que se utilizan m ´ etodos de ´ deteccion de anomalías basados en Deep Autoencoders para desarrollar un modulo de detección de bots para paginas web de comercio electronico. El objetivo es identificar comportamientos anómalos que puedan ser causados por bots maliciosos. Se utiliza un modulo de captura en Javascript para recopilar datos de manera transparente al usuario y alimentar el modulo de detección casi en tiempo real, utilizando características bio-estadísticas que modelan el comportamiento de los usuarios al navegar por la web. El modulo se ha evaluado formalmente utilizando diferentes metricas, incluyendo la tasa de falsos positivos y el porcentaje de instancias identificadas como bot, demostrando su efectividad en la deteccion de bots avanzados.