Capability maps are an important tool for enabling robots to understand their bodies by providing a way of representing the dexterity of their arms. They are usually treated as static data structures be- cause of how computationally intensive they are to generate. We present a method for generating capability maps taking advantage of the parallelization that modern GPUs offer such that these maps are generated approximately 50 times faster than previous implementations. This system could be used in situations were the robot has to generate this maps fast, for example when using unknown tools.Los mapas de capacidad son una herramienta importante para permitir que los robots comprendan sus cuerpos al proporcionar una forma de representar la destreza de sus brazos. Por lo general, se tratan como estructuras de datos estáticas debido a lo intensidad en computación que pueden generar. Presentamos un método para generar mapas de capacidad aprovechando la paralelización que ofrecen las GPU modernas, de modo que estos mapas se generan aproximadamente 50 veces más rápido que las implementaciones anteriores. Este sistema podría utilizarse en situaciones en las que el robot tiene que generar estos mapas rápidamente, por ejemplo, cuando se utilizan herramientas desconocidas.