La estimación de la frecuencia de los senoidales ha sido objeto de intensa investigación durante más de 40 años. Su importancia en campos clásicos como las telecomunicaciones, la instrumentación y la medicina se ha extendido a numerosas aplicaciones específicas de procesamiento de señales que involucran, por ejemplo, el procesamiento de voz, audio y música. En muchos casos, estas aplicaciones se ejecutan en tiempo real y, por lo tanto, requieren algoritmos precisos, rápidos y de baja complejidad. Tomando el límite inferior normalizado de Cramér-Rao como referencia, este documento evalúa el rendimiento relativo de nueve estimadores de frecuencia de senoidales individuales basados en la transformada discreta de Fourier no iterativa cuando la senoidal objetivo se ve afectada por interferencia cuasi-armónica de ancho de banda completo, además de ruido estacionario. Se consideran tres niveles de severidad de la interferencia cuasi-armónica: sin interferencia armónica, interferencia armónica leve e interferencia armónica fuerte. Además, la interferencia armónica está modulada en amplitud y modulada en frecuencia, reflejando condiciones del mundo real, por ejemplo, en el canto y los acordes musicales. Se presentan resultados para cuando la relación señal-ruido varía entre -10 dB y 70 dB, y revelan que el rendimiento relativo de diferentes estimadores de frecuencia depende de la SNR y de la selectividad y fuga de la ventana que se utiliza, pero también cambia drásticamente en función de la severidad de la interferencia cuasi-armónica. En particular, cuando esta interferencia es fuerte, las curvas de rendimiento de la mayoría de los estimadores de frecuencia probados colapsan en unas pocas tendencias alrededor y por encima del 0.4% del ancho de banda de la DFT.