Una de los pasos más comunes en el análisis de patrones de expresión génica, a partir de datos de microarreglos de ADN, es la aplicación de técnicas de conglomeración o clustering. Bajo la premisa que genes que coexpresan comparten ciertas características funcionales, se ha utilizado una amplia variedad de técnicas de agrupamiento, entre los que se encuentran las redes neuronales autoorganizativas  (Self-Organizing Maps-SOM). En la aplicación de un modelo neuronal SOM no resulta trivial: a) la identificación del número de grupos subyacentes ni, b) la visualización de los mismos. En este trabajo se propone un algoritmo para estimar el número de grupos de patrones de expresión génica basado en un estadístico denominado Indice de Calidad Estructural (ICE). El ICE es luego usado para la visualización de grupos o visualización de Posiciones Relativas (PR) de nodos utilizando como plataforma el modelo neuronal SOM.  Las PR proporcionan una nueva estrategia de visualización de grupos para el modelo SOM. La PR de los nodos del modelo se mueven dentro de un espacio geométrico bi-dimensional imitando de esta manera el movimiento de los vectores de pesos del modelo SOM en el espacio original de las entradas.  De esta manera los nodos tienden a aglomerarse en grupos en el espacio bidimensional ?copiando? los grupos existentes en el espacio de entrada. Así, el ICE representa un índice para evaluar la estructura del SOM y estimar el número de grupos almacenado en el modelo, mientras que la PR es una característica que se le agrega a los nodos de una red neuronal SOM. De esta manera el sistema SOM-ICE-PR automáticamente estima y muestra el número de grupos, los nodos pertenecientes a cada grupo y los patrones asociados a ellos. El sistema SOM-ICE-PR fue evaluado en tres experimentos de expresión génica, de libre disposición, donde el verdadero número de grupos era conocido. Los resultados sugieren que la estrategia SOM-ICE-PR estima correctamente el número de grupos y es robusta a distintos tamaños del modelo SOM.