Doctora en Energía Eléctrica,  graduada con honores: Sobresaliente “CUM-LAUDE”) por la Universidad de Guanajuato en la División de Ingenierías Campus Irapuato-Salamanca. En el 2018 obtuve el grado de Doctora en Ingeniería en Eléctrica. Mi línea de investigación está relacionada a la Neurociencia Computacional, Inteligencia Artificial y Robótica por lo que la mayor parte de mi trabajo está enfocado al análisis y procesamiento de señales biológicas y su aplicación a la robótica y área de la salud. He colaborado en proyectos de investigación relacionados a robótica y manejo de FPGAs cuyo objetivo ha sido la inspiración biológica en robots y la implementación de sistemas difusos. Esto ha implicado un trabajo interdisciplinario entre áreas como computación, electrónica, robótica, biología y el área de la salud. La sinergia de estas disciplinas ha derivado la publicación de artículos JCR.

Me desempeño como profesor-investigador en la Facultad de Sistemas Biológicos e Innovación Tecnológica de la Universidad Autónoma Benito Juárez de Oaxaca, impartiendo materias a nivel licenciatura y posgrado. 

He fungido como directora de Tesis de varios estudiantes para la obtención de grado a nivel licenciatura, maestría y doctorado, y actualmente estoy dirigiendo 4 proyectos de tesis (aún en proceso): 1 tesis PNPC de Doctorado en Biociencias, 2 tesis PNPC de la Maestría en Ingeniería y 1 tesis del programa de Ingeniería en Innovación Tecnológica.

Por otra parte, con la finalidad de que temas de interés, conferencias y talleres relacionados a la Inteligencia Artificial llegara a la comunidad estudiantil Oaxaqueña, realicé la gestión  pertinente para que mi Institución fuera SEDE del XIV Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial en colaboración con la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial, siendo en este evento Presidenta del Comité Local organizador responsable de la organización, planeación, logística, promoción y difusión del evento.

Soy Miembro del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel I)

• P. J. Correa-Caicedo, A.I. Barranco-Gutiérrez, E.I. Guerra-Hernández, P. Batres-Mendoza, J.A. Padilla-Medina, H. Rostro-Gonzalez. An FPGA-based architecture for a latitude an longitude correction in autonomous navigation task. Mesasurement, Vol. 182, ISSN: 0263-2241. Factor de impacto 3.364 cuartil Q1. Doi:  10.1016/j.measurement.2021.109757
• P. Batres-Mendoza, E.I. Guerra-Hernandez, A. Espinal, E. Pérez-Careta, H. Rostro-Gonzalez. Biologically-inspired legged robot locomotion controlled with a BCI by means of Cognitive monitoring. IEEE Access 2021, vol. 9, pp. 35766-35777. Doi: 10.1109/ACCESS.2021.3062329. Factor de Impacto: 3.745 cuartil Q1
• E. I. Guerra-Hernández, M.A. Ibarra-Manzano, P. Batres-Mendoza, D.L. Almanza-Ojeda, J.A. Soria-Alcaraz, A. Espinal, H. Rostro-Gonzalez. An OGM-Based Visual Navigation System with Reduced Homographies and Accurate Computations for Mobile Robots. Hindawi 2019. Factor de impacto: 1.009 cuartil Q2. Doi: 10.1155/2019/2605837
• P. Batres-Mendoza, M. A. Ibarra-Manzano, E. I. Guerra-Hernández, D. L. Almanza-Ojeda, C.R. Montoro-SanJose, R. J. Romero-Troncoso, H. Rostro-González. Improving EEG-based motor imagery classification for real-time applications using the QSA method. Hindawi 2017. Factor de impacto 2.284 cuartil Q2. Doi: 10.1155/2017/9817305
• E. I. Guerra-Hernández, A. Espinal, P. Batres-Mendoza, C.H. García-Capulin, R. J, Romero-Troncoso, H. Rostro-Gonzalez. A FPGA-Based Neuromorphic Locomotion System for Multi-Legged Robots, IEEE Access 2017 – IEEE, Factor de impacto: 3.244 Doi: 10.1109/ACCESS.2017.2696985
• P. Batres-Mendoza, C.R. Montoro-SanJosé, E. I. Guerra-Hernández, D. L. Almanza-Ojeda, H. Rostro-González, R. J. Romero-Troncoso and M. A. Ibarra-Manzano. Quaternion-based signal Analysis for motor imagery classification from Electroencephalografic signals. Sensors 2016. Factor de impacto. 3.275 cuartil Q1. Doi: 10.3390/s16030336