Recientes estudios neurológicos indican que el rol de la emoción en la cognición humana es esencial y que las emociones no son un lujo, en vez de eso, estas juegan un papel importante en la toma de decisiones, la percepción y en la interacción humana. Quienes trabajan con computadoras, generalmente interactúan más tiempo con estas que con el resto de las personas; por tanto, las computadoras están en una posición única para sentir nuestro estado afectivo. En el presente trabajo se desarrolla una biblioteca que permite la detección automática de emociones faciales en tiempo real orientada a aplicaciones de Computación Afectiva. El lenguaje de programación seleccionado es Python y se utilizan los módulos OpenCV, Dlib, y Sklearn para la detección del rostro, extracción de los rasgos correspondientes a los ojos, nariz y boca y para la clasificación utilizando Máquinas de Vectores Soporte y Perceptrón Multicapa. La biblioteca fue probada en los conjuntos de datos Cohn-Kanade y FER2013 obteniendo resultados similares a los que se muestran en la literatura consultada.