La Tomografía computarizada, que está basada en conceptos matemáticos, especialmente en la transformada de Radon, ha revolucionado la medicina y la industria, pues permite hacer diagnósticos de manera no invasiva, y como todas las señales, las imágenes obtenidas son afectadas por el ruido. Tradicionalmente la transformada de Fourier ha sido la herramienta fundamental en el filtrado de señales, pero con la aparición de las wavelets y su aplicación en el procesamiento de señales, es inevitable cuestionarse acerca de las diferencias entre estos dos conceptos y cuál de ellos permite obtener mejores resultados en las aplicaciones. En el presente trabajo se aborda este interrogante presentando los conceptos teóricos básicos tanto de la transformada de Radon como de la transformada de Fourier y las wavelets, luego, a través de la simulación de un proceso tan importante como el de la Tomografía , se trata de mejorar las imágenes obtenidas aplicando dichos conceptos. Al final se presentan y comparan los resultados obtenidos.