La interacción entre el cerebro y los sistemas cardiovasculares está atrayendo cada vez más atención por su potencial para avanzar en nuestra comprensión de la fisiología humana y mejorar los resultados de salud. Sin embargo, el análisis multimodal de estas señales es un desafío debido a la falta de pautas, herramientas estadísticas y de procesamiento de señales estandarizadas, interfaces gráficas de usuario (GUI) y automatización para procesar grandes conjuntos de datos o aumentar la reproducibilidad. Existe un vacío adicional en los métodos estandarizados de extracción de características de EEG y variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV), lo que socava el diagnóstico clínico o la solidez de los modelos de aprendizaje automático (ML). En respuesta a estas limitaciones, presentamos la caja de herramientas BrainBeats. Implementado como un complemento de EEGLAB de código abierto, BrainBeats integra tres protocolos principales: 1) Potenciales evocados por latidos cardíacos (HEP) y oscilaciones (HEO) para evaluar la interacción cerebro-corazón bloqueada en el tiempo con una precisión de milisegundos; 2) Extracción de características de EEG y HRV para examinar asociaciones/diferencias entre varias métricas cerebrales y cardíacas o para construir modelos sólidos de ML basados en características; 3) Extracción automatizada de artefactos cardíacos a partir de señales de EEG para eliminar cualquier posible contaminación cardiovascular mientras se realiza el análisis de EEG. Proporcionamos un tutorial paso a paso para aplicar estos tres métodos a un conjunto de datos de código abierto que contiene señales simultáneas de EEG, ECG y PPG de 64 canales. Los usuarios pueden ajustar fácilmente los parámetros para adaptarlos a sus necesidades de investigación únicas utilizando la interfaz gráfica de usuario (GUI) o la línea de comandos. BrainBeats debería hacer que la investigación sobre la interacción entre el cerebro y el corazón sea más accesible y reproducible.