Este estudio aborda la necesidad de una evaluación precisa del dolor en entornos clínicos, especialmente para pacientes que no pueden comunicar sus niveles de dolor. Desarrollamos un sistema utilizando tecnología de interfaz cerebro-computadora (BCI) para automatizar la detección del dolor a través de electroencefalografía (EEG). Nuestro sistema identifica si una persona está experimentando dolor y clasifica su severidad en niveles bajo, moderado y alto. Utilizando modelos avanzados de aprendizaje profundo, logramos tasas de precisión altas del 91.84% para la detección del dolor y del 87.94% para la clasificación de la severidad del dolor. Al comparar nuestros resultados con métodos tradicionales, demostramos que nuestro enfoque es más efectivo. Esta investigación tiene el potencial de mejorar la evaluación del dolor en la atención médica, lo que lleva a mejores estrategias de tratamiento para los pacientes.