Una proporción significativa del alumnado de Educación Primaria padece problemas emocionales de carácter internalizante que, por su naturaleza silenciosa, escapan a la mirada del adulto y permanecen sin detectar a lo largo de todo el curso. Frente a esta invisibilidad, el presente Trabajo Fin de Estudios propone el diseño de un instrumento de cribado emocional fundamentado en inteligencia artificial y triangulación multiinformante. La metodología se ha articulado mediante una revisión narrativa de la literatura científica reciente sobre prevalencia de los problemas de salud mental en la infancia, análisis emocional de producciones infantiles mediante inteligencia artificial e instrumentos validados de evaluación emocional como el SDQ y el SENA, lo que ha permitido sustentar una propuesta integradora que combina tres fuentes de información: producciones del alumnado, observación sistemática del docente y aportación familiar. La herramienta articula estas fuentes mediante un sistema de triangulación con ponderación equitativa, complementado por un mecanismo de divergencia crítica orientado a detectar a los alumnos cuyo malestar pasa inadvertido para los adultos de su entorno. La propuesta incorpora un marco ético y de protección de datos conforme al Reglamento General de Protección de Datos y al Reglamento UE 2024/1689 sobre inteligencia artificial.