-The aim of this work is to find patterns related to the levels of description and development of Japanese ornamental fish aquariums. These levels correspond to profiles based on the budget, number of staff and space used in these businesses. To achieve this goal, an unsupervised approach is used. In the article, we propose a new clusters approach, since we want to automatically find categories or groups of aquariums based on their autonomy and their information at the beginning of their implementation. All aquariums in a group have similar patterns. The main function of the approach is to explore the links between the variables and the similarities between the examples (individuals) that allows decision making in new Japanese ornamental fish aquariums. The proposed algorithm uses the technique of analysis and determination of clusters with self-organizing partitions using Manhattan distance, taking into account also variables such as climate, food, water change and quantity of fish per cubic meters. Resumen-El objetivo de este trabajo es encontrar patrones relacionados con los niveles de descripcio´ n y desarrollo de acuarios japoneses de peces ornamentales. Estos niveles corresponden a perfiles basados en el presupuesto, la cantidad de personal y el espacio utilizado en estos negocios. Para lograr este objetivo, se utiliza un enfoque no supervisado. En el art´ıculo, proponemos un nuevo enfoque de clusters, ya que queremos encontrar automa´ ticamente categor´ıas o grupos de acuarios basados en su autonom´ıa y su informacio´ n al comienzo de su implementacio´ n. Todos los acuarios en un grupo tienen patrones similares. La funcio´ n principal del enfoque es explorar los v´ınculos entre las variables y las similitudes entre los ejemplos (individuos) que permiten la toma de decisiones en los nuevos acuarios japoneses de peces ornamentales. El algoritmo propuesto utiliza la te´ cnica de ana´ lisis y determinacio´ n de conglomerados con particiones autoorganizadas utilizando la distancia de Manhattan, teniendo en cuenta tambie´ n variables como el clima, los alimentos, el cambio de agua y la cantidad de peces por metro cu´ bico.