En este articulo se presenta la comparación entre mínimos cuadrados recursivos (RLS) y filtro de Kalman (KF), ambos métodos fueron adecuados para estimar seis parámetros de una máquina síncrona. El trabajo se centró en encontrar las condiciones de funcionamiento en las que la calidad de la identificación lograda con el filtro de Kalman es mejor que los mínimos cuadrados recursivos. Se utiliza un modelo lineal de la máquina para considerar las corrientes y sus derivadas como entradas del sistema, mientras que las señales de tensión trifásica son las salidas. Además, se llevaron a cabo dos experimentos con datos simulados y medidos, se consideraron tres escenarios operativos y dos variaciones de los algoritmos respectivamente. A pesar de la gran similitud y buen desempeño de ambos métodos, se encontró que el filtro de Kalman excedía levemente los mínimos cuadrados debido a que presentaba menores oscilaciones en el valor estimado de los parámetros para cualquier condición de operación.