El objetivo de este Trabajo Fin de Estudios, presentado en la Universidad Internacional de La Rioja, es desarrollar MarIA, un sistema de inteligencia artificial que simula un personal shopper para el sector de la venta minorista online. MarIA se basa en técnicas de machine learning, técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y en Large Language Models (LLM) para proporcionar recomendaciones personalizadas de productos de moda mediante la interacción en lenguaje natural con el usuario. MarIA se compone de dos módulos: uno de recomendación, que utiliza algoritmos de recomendación basados en grafos, y otro de interacción, que emplea técnicas de procesado de lenguaje natural y LLMs para generar respuestas adecuadas al contexto y las preferencias del usuario. Este trabajo muestra la evolución constante de los sistemas de recomendación, que han pasado de los enfoques tradicionales basados en filtrado colaborativo o basado en contenido a los enfoques más avanzados basados en redes neuronales, que son capaces de capturar las características latentes de los usuarios y los productos, así como de modelar las relaciones complejas entre ellos. Además, este estudio destaca la relevancia de proporcionar atención personalizada a los clientes, un desafío significativo en el sector mencionado. Especialmente, el auge de las recientes técnicas de LLM, que facilitan la generación de diálogos fluidos y adaptados a cada usuario, considerando sus necesidades y preferencias, permiten abordar este objetivo.