Recently, the advances in biotechnological research have allowed to manipulate specific genes or groups of genes in plants in order to produce crops with desirable characteristics. The final objective is the attainment of improved species with faster growth, able to a better adaptation to the environment, more resistant to diseases and pests or simply to produce more uniform fruits and better quality fruits. The research on molecular markers is contributing to the understanding of the results derived from the study of the inheritance of the quantitative traits and to develop more efficient plant and animal breeding methods. Marker assisted selection is an important strategy in breeding programmes and is based in the detection of factors responsible of the variation of the quantitative traits; that is, the QTLs. The location and the genetic effects of the QTLs can be inferred by combining the information on the genotype and phenotype of individuals form populations in linkage disequilibrium such as those of controlled crosses like backcross and F2 among others. QTL analysis relies in the correct estimation of the genetic map of the population under study. This requirement is the basis for the present doctoral thesis. The motivating aim of this research work is to develop a Bayesian methodology in order to accurately estimate genetic maps in three experimental scenarios: Backcross population, F2 populations with all codominant markers and F2 with both dominant and codominant markers. Additionally, the estimation of a genetic map implies the design of a strategy to assign markers to different linkage groups and then to define the ordination of the markers within each linkage group. These two phases have been investigated in the chapters of the present thesis. There exist very well defined and contrasted methodologies in the frequentist area (Chapter 1, section 1.4); however, none of them, by construction, attach a level of reliability of the map based on probabilities. Generally, the map is validated based on the location of the same markers in another similar population or on the existence of physical maps with anchored markers. On the other hand, very little attention has been given to Bayesian methods in the context (Chapter 1, section 1.6) so that the present study can be a step forward to solve this problem.En los últimos años, los avances en la investigación biotecnológica, permiten manipular genes o grupos de genes de forma específica en el genoma de los organismos vegetales para producir cultivos con mejores características. Su objetivo es la obtención de especies mejoradas con peculiaridades deseables como un crecimiento más rápido, capaces de una adaptación al medio en el que se desarrollan, más resistentes a plagas o a enfermedades o simplemente proporcionando frutos más grandes, uniformes y de mejor calidad. La investigación y el desarrollo sobre los marcadores moleculares está contribuyendo a la comprensión de los resultados derivados de la herencia de caracteres cuantitativos y a una mayor eficacia de las técnicas de mejora genética en la agricultura. Una estrategia de gran importancia en los programas de mejora consiste en la selección asistida por marcadores, que se basa en la detección de los factores responsables de la variación de los caracteres cuantitativos a mejorar. Es decir, los QTLs (del inglés, Quantitative Trait Loci). La localización de QTLs y los efectos que producen, se pueden inferir combinando la información de los genotipos y los fenotipos de individuos que provienen de poblaciones en desequilibrio, tales como la de los diseños experimentales controlados, Retrocruce y F2. Es decir, cruzamientos que se llevan a cabo con el objetivo de conseguir características deseables en el cultivo que se quiere mejorar. Un análisis de localización de QTLs se fundamenta en la correcta estimación del mapa genético que define a la población de la que proceden. Sobre esta necesidad primaria se ha desarrollado la siguiente tesis doctoral. El objetivo motivador del siguiente trabajo de investigación es el desarrollo de una metodología bayesiana, precisa, capaz de estimar mapas genéticos en tres escenarios experimentales: poblaciones con un diseño Retrocruce, poblaciones con un diseño F2 con marcadores exclusivamente codominantes y por último, poblaciones con un diseño F2 en el que intervienen conjuntamente marcadores dominantes y codominantes. La estimación de un mapa genético implica elaborar una estrategia para establecer el reparto de marcadores en los distintos grupos de ligamiento y una vez designada esa pertenencia, definir la ordenación de los marcadores dentro de cada grupo de ligamiento. Estas dos fases han sido las investigadas a lo largo de los siguientes capítulos. Existen metodologías muy bien definidas y contrastadas en el ámbito frecuentista (Capítulo 1, sección 1.4.). Sin embargo, ninguna de ellas, por construcción, se acompaña de un nivel adecuado de fiabilidad del mapa basado en probabilidades. Generalmente, el mapa se valida basándose en la localización de los mismos marcadores en otra población similar o en la existencia de mapas físicos con marcadores genéticos anclados en él. Por otro lado, se ha dado muy poca atención a los métodos bayesianos en este ámbito (Capítulo 1, sección 1.6.), por lo que el siguiente estudio puede suponer un avance en este sentido.