El desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático constituye un largo y tedioso proceso, que requiere de una alta calificación técnica dado el nivel de abstracción de los elementos y algoritmos que se manejan. Por ello reutilizar soluciones experimentadas para el desarrollo de nuevas aplicaciones a la medida en estos dominios, constituye una solución viable y muy positiva, que permite disminuir los tiempos de desarrollo y validar los resultados. Teniendo en cuenta lo anterior, se expone la experiencia de desarrollo de un software a la medida para la clasificación en dominios biológicos y biomédicos reutilizando la plataforma de aprendizaje automático Weka. La misma partió de la necesidad de brindar a los especialistas de este campo la posibilidad de utilizar en sus investigaciones métodos de clasificación a partir de la generación, evaluación y uso de clasificadores bayesianos, integrando en estos las potencialidades de los nuevos algoritmos de generación BayNet y BayesChaid, creados por investigadores de la UCLV. En esta experiencia se muestran los elementos específicos del diseño e implementación del sistema, que engloban las modificaciones y adiciones realizadas a Weka para poder extender la plataforma y completar los requisitos parcialmente implementados por la misma. Además, se describe el sistema desarrollado, representándolo mediante la interacción entre los componentes nuevos implementados, y la de estos con Weka, a través de un modelo de integración funcional. Finalmente se evidencia la efectividad del desarrollo mediante pruebas de conformidad, demostrándose la contribución del sistema al uso de los clasificadores bayesianos por parte de los especialistas