diff --git a/doc/guia_de_uso.md b/doc/guia_de_uso.md
new file mode 100644
index 0000000..edb29cc
--- /dev/null
+++ b/doc/guia_de_uso.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+Manual de uso DataCrawler
+=========================
+
+Instalación
+-----------
+
+1. Crear un entorno virtual:
+
+$ virtualenv datacrawler
+
+2. Activar el entorno virtual:
+
+$ source path_to_datacrawler/bin/activate
+
+3. Clonar el repositorio:
+
+$ git clone https://github.com/DataCrawler.git
+
+4. Instalar el módulo:
+
+$ cd DataCrawler
+
+$ install.sh path_to_your_virtualenv_site_packages
+
+Ejecución y uso
+---------------
+
+1. Activar el entorno virtual:
+
+$ source path_to_datacrawler/bin/
+
+2. Crear el archivo con la lista de dominios sobre los cuales se realizará el crawling. La lista debe contener los diferentes dominios, separados por saltos de línea. Ejemplo:
+
+Nombre del archivo: domains.txt
+Contenido:
+mec.gov.py
+datos.gov.py
+
+3. Ingresar al directorio DataCrawler/bin y ejecutar el siguiente comando en una terminal:
+
+$ python DataCrawler/bin/DataCrawler.py --file=path_to_your_file_with_domains_to_crawl
+
+Para el ejemplo de más arriba el comando sería el siguiente:
+
+$ python DataCrawler/bin/DataCrawler.py --file=domains.txt
+
+Observación: el archivo con la lista de dominos no necesiar estar necesariamente dentro del directorio del DataCrawler, por lo cual siempre se debe especificar la ruta absoluta del archivo.
+
+Resultados
+----------
+
+Para cada dominio de la lista se retornan dos archivos. Un archivo <domain>.json que contiene los datos extraídos a partir de las anotaciones microdata. Y un archivo <domain>_<data>.json que contiene 
+la conversión del archivo <domain>.json correspondiente al formato POD (Project Open Data).
+