  En este trabajo se presenta una propuesta para realizar Diferenciaci\'on
Autom\'atica Anidada utilizando cualquier biblioteca de Diferenciaci\'on
Autom\'atica que permita sobrecarga de operadores. Para calcular las derivadas
anidadas en una misma evaluaci\'on de la funci\'on, la cual se asume que sea
anal\'itica, se trabaja con el modo forward utilizando una nueva estructura
llamada SuperAdouble, que garantiza que se aplique correctamente la
Diferenciaci\'on Autom\'atica y se calculen el valor y la derivada que se
requiera.
  This paper proposes a framework to apply Nested Automatic Differentiation
using any library of Automatic Differentiation which allows operator
overloading. To compute nested derivatives of a function while it is being
evaluated, which is assumed to be analytic, a new structure called SuperAdouble
is used in the forward mode. This new class guarantees the correct application
of Automatic Differentiation to calculate the value and derivative of a
function where is required.
