A teoria de grafos vem sendo muito bem sucedida na tentativa de representar de forma eficiente a relação entre objetos ou elementos de diferentes naturezas. Propostas envolvendo sua utilização na caracterização do funcionamento cerebral tem ganhado destaque na neurociência, possibilitando auxiliar no diagnóstico de patologias tais como depressão, esquizofrenia, Parkinson, distúrbios de atenção, etc. Recentemente, o uso de estratégias baseadas na conectividade funcional mostrou-se como uma opção interessante no contexto do desenvolvimento de interfaces cérebro-computador (BCIs, do inglês brain-computer interfaces), permitindo que, a partir dos sinais de eletroencefalografia adquiridos no contexto das BCIs, seja possível a caracterização da atividade elétrica do cérebro durante diferentes tarefas mentais, como por exemplo a imagética motora (MI). Dessa forma, a quantificação e avaliação da conectividade funcional tem sido aplicada no estudo da organização cerebral durante tarefas motoras, com o intuito de buscar um melhor entendimento do processo de imagética que permita o desenvolvimento de BCIs mais robustas. No entanto, até agora, a dinâmica do processo de imagética e a interação entre diferentes áreas cerebrais ao longo do tempo tem sido raramente levadas em consideração. Trabalhos recentes sugerem que a conectividade funcional dinâmica pode fornecer informações relevantes para a discriminação entre movimento e repouso, bem como na distinção entre diferentes tarefas de MI. Com isso em mente, o objetivo desse trabalho é avaliar a aplicabilidade da conectividade funcional dinâmica nestes dois cenários, repouso vs MI e imagética da mão direita vs mão esquerda, buscando analisar diferentes estratégias para a estimação da conectividade funcional, bem como o uso de diferentes métricas de grafo que permitam a extração de informações relevantes para a distinção dos diferentes estados mentais.