La teoría de los conjuntos aproximados ha abierto nuevas tendencias en el desarrollo de las técnicas de análisis de datos. Dentro de estas es significativo el concepto de reducto, cuya obtención en un sistema de decisión es un proceso computacionalmente costoso aunque importante en análisis de datos y nuevo conocimiento. Debido a esto, se ha hecho necesario desarrollar diferentes variantes para calcular reductos. El presente trabajo investiga la utilidad que ofrece el modelo de los conjuntos aproximados en selección de rasgos y se presenta un nuevo método con el propósito de calcular un buen reducto. Este nuevo método consiste en un algoritmo glotón que usa heurísticas para encontrar un buen reducto en tiempos aceptables. Se presentan, además, los resultados experimentales obtenidos usando diferentes conjuntos de datos.