Presentamos un marco analítico basado en el aprendizaje automático de Mapas Auto-Organizados (SOM) para estudiar conjuntos de datos de pacientes a gran escala. La potencia del enfoque se demuestra en un estudio de caso utilizando datos de expresión génica de más de 200 pacientes con linfoma B agresivo maduro. El método retrata cada muestra con resolución individual, caracteriza los subtipos, descompone los patrones de expresión en módulos distintos, extrae su contexto funcional utilizando técnicas de enriquecimiento y permite investigar las relaciones de similitud entre las muestras. El método también permite detectar y corregir valores atípicos causados por contaminaciones. Basado en nuestro análisis, proponemos una clasificación refinada del linfoma B en cuatro subtipos moleculares que se caracterizan por diferencias funcionales y clínicas.