El presente trabajo de fin de máster se enfoca en el diseño de un sistema de recomendación de películas basado en el análisis de las emociones, implementando un sistema de conversación interactivo llamado AngelIA. Este tiene como principal objetivo optimizar la experiencia del usuario, proponiendo películas que sean acordes a sus estados emocionales predominantes. La metodología adoptada para este proyecto se estructura en distintas etapas: la recopilación de datos cinematográficos, el desarrollo y entrenamiento de un modelo especializado para el análisis de las emociones y la configuración y despliegue del sistema de recomendaciones. Los resultados muestran una capacidad notable de clasificar con precisión las emociones, lo que resulta en recomendaciones cinematográficas pertinentes. Por su parte, las evaluaciones ponen de manifiesto la habilidad del sistema para entregar sugerencias que estén acordes con el perfil emocional del usuario. Es evidente que la aplicación del análisis de las emociones en este contexto potencia de manera significativa la personalización de las recomendaciones, lo que a su vez conduce a un aumento en la satisfacción del usuario.