En este trabajo se presenta el empleo de técnicas de agrupamiento para segmentar patentes vehiculares mediante un método aplicable a sistemas ANPR (Automatic Number Plates Recognition). Para lograr este objetivo se realizaron diferentes pruebas con clusters, comparando su desempeño y efectividad. Este método utiliza técnicas de agrupamiento para eliminar, de manera automática, los puntos espurios que pueden ser generados por las técnicas de obtención de correspondencias. Para realizar la segmentación de patentes vehiculares, el método recibe como entrada una nube de puntos correspondientes, resultantes de un matching entre los descriptores SIFT (Scale Invariant Features Transforms) de la imagen de entrada y los descriptores SIFT de una imagen de referencia que contiene los posibles caracteres de una patente vehicular. Mediante técnicas de agrupamiento se obtiene el cluster conformado por los puntos ubicados en la zona de la placa y además su centroide asociado. Luego se emplea la técnica de crecimiento de regiones para segmentar el área mínima que encapsula al centroide, la cual constituye la placa patente de la imagen considerada. En conclusión se presenta un proceso de agrupamiento que forma parte de un método híbrido que combina técnicas de visión e inteligencia computacional para segmentar patentes vehiculares en ambientes externos.