En este trabajo se ha diseñado e implementado un método de inversión de onda completa viscoacústica para estimar modelos de velocidad. Se ha formulado el problema directo mediante una ecuación difusión-onda con derivadas fraccionarias y se ha expresado el problema inverso con el operador adjunto para calcular gradientes respecto a la velocidad y al factor de calidad. La implementación se ha desarrollado en Python con aceleración utilizando GPU (Numba/CUDA), incorporando criterios de estabilidad, muestreo espacial y temporal para controlar la dispersión numérica. El método se validó en 5 modelos sintéticos, incluido el modelo de Tenerife, donde se han recuperado los principales contrastes de velocidad y observada convergencia de la función de costo; también, se han identificado limitaciones y se han propuesto mejoras prácticas.