Los apoyos elastoméricos son dispositivos empleados ampliamente para aislamiento sísmico de edificaciones. Su gran aceptación puede deberse, entre otros factores, al buen comportamiento evidenciado y a su costo inferior respecto a los aisladores basados en fricción. Dentro de los aisladores elastoméricos, se encuentran principalmente los denominados como de goma natural (NRB), de núcleo de plomo (LRB), de goma de alto amortiguamiento (HDRB) y deslizantes (SRB). En el caso de los aisladores NRB, su comportamiento histerético se representa mediante un modelo lineal, y el modelo bilineal es empleado para los otros dispositivos; en los dos casos es de relevancia la consideración de la variación de las propiedades de los aisladores, debido a efectos de temperatura, “scragging”, velocidad de la carga, envejecimiento, variaciones en la fabricación, condiciones ambientales y contaminación. En las aplicaciones, raramente se utiliza un único tipo de aislador y se suelen combinar distintos tipos para aprovechar sus ventajas; en algunos casos es necesaria la adición de amortiguadores externos. La selección y el predimensionamiento de los dispositivos de aislación es una etapa importante en el diseño estructural, ya que la más adecuada combinación de aisladores y amortiguadores permitirá alcanzar o acercarse lo más posible a los valores de periodo y amortiguamiento objetivo escogidos. En este trabajo se propone una herramienta computacional para efectuar estas operaciones de una manera cómoda y automatizada. Los datos de partida son el período y el amortiguamiento objetivo, el número y posición de los aisladores, los parámetros mecánicos de los materiales que los constituyen, el peso sísmico del edificio y su distribución entre los aisladores, la aceleración sísmica y el espectro de diseño. La herramienta se ejecuta interactivamente permitiendo al usuario explorar las diferentes combinaciones de aisladores y amortiguadores. Los resultados proporcionados son los tipos de dispositivos y sus características, juntamente con el rendimiento proporcionado por cada opción; a partir de estos datos se pueden generar modelos en los programas de análisis estructural de mayor difusión. La herramienta está implementada en Java para aprovechar su facilidad de programación, su robustez, sus altas prestaciones, su funcionamiento independiente de la plataforma y su gratuidad.