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Los cúmulos estelares son agrupaciones de estrellas ligadas gravitacionalmente y se caracterizan por contener desde decenas a miles de miembros. El análisis de estos sistemas es de importancia fundamental en las investigaciones sobre la estructura y evolución dinámica de las galaxias, así como en el estudio del proceso de evolución estelar.Actualmente se sabe que la gran mayoría de las estrellas se generan dentro de cúmulos estelares, por lo que la estimación de los parámetros fundamentales de estos se traduce en un mayor conocimiento sobre la astrofísica estelar en general. La determinación de estos parámetros es un proceso complejo que requiere el análisis de variables fuertemente correlacionadas. Al observar un cúmulo estelar se proyectan las estrellas en la línea de visión por delante y por detrás de la posición del cúmulo en el espacio, llamadas "estrellas de campo". La presencia de estas estrellas "contaminantes" en la imagen observada final complica aún más el análisis de los parámetros de los cúmulos. Debido a su complejidad, el tratamiento estadístico de "limpieza" de la región en donde se observa el cúmulo, cuyo propósito es remover las estrellas de campo, es pocas veces llevado a cabo. En este trabajo, se presenta un algoritmo especialmente diseñado para identificar los miembros más probables en la región de un cúmulo estelar contaminada con estrellas de campo basado en el método de vecinos cercanos. Los resultados obtenidos a partir de un primer análisis exploratorio y cualitativo realizado sobre cúmulos reales de la Vía Láctea indican que el método diseñado produce estimaciones de membresía razonables y que, por lo tanto, es potencialmente utilizable en estudios de esta naturaleza.