diff --git a/docs/source/es/_toctree.yml b/docs/source/es/_toctree.yml
index d0d5e1c9cf709..455516e28b9e5 100644
--- a/docs/source/es/_toctree.yml
+++ b/docs/source/es/_toctree.yml
@@ -15,6 +15,8 @@
     title: Entrenamiento distribuido con 🤗 Accelerate
   title: Tutoriales
 - sections:
+  - local: fast_tokenizers
+    title: Usa tokenizadores de 🤗 Tokenizers
   - sections:
     - local: language_modeling
       title: Modelado de lenguaje
diff --git a/docs/source/es/fast_tokenizers.mdx b/docs/source/es/fast_tokenizers.mdx
new file mode 100644
index 0000000000000..63b43cc1c4c7e
--- /dev/null
+++ b/docs/source/es/fast_tokenizers.mdx
@@ -0,0 +1,70 @@
+<!--Copyright 2022 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+-->
+
+# Usa los tokenizadores de 🤗 Tokenizers
+
+[`PreTrainedTokenizerFast`] depende de la biblioteca [🤗 Tokenizers](https://huggingface.co/docs/tokenizers). Los tokenizadores obtenidos desde la biblioteca 🤗 Tokenizers pueden ser 
+cargados de forma muy sencilla en los 🤗 Transformers.
+
+Antes de entrar en detalles, comencemos creando un tokenizador dummy en unas cuantas líneas:
+
+```python
+>>> from tokenizers import Tokenizer
+>>> from tokenizers.models import BPE
+>>> from tokenizers.trainers import BpeTrainer
+>>> from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
+
+>>> tokenizer = Tokenizer(BPE(unk_token="[UNK]"))
+>>> trainer = BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])
+
+>>> tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
+>>> files = [...]
+>>> tokenizer.train(files, trainer)
+```
+
+Ahora tenemos un tokenizador entrenado en los archivos que definimos. Lo podemos seguir utilizando en ese entorno de ejecución (runtime en inglés), o puedes guardarlo
+en un archivo JSON para reutilizarlo en un futuro.
+
+## Cargando directamente desde el objeto tokenizador 
+
+Veamos cómo utilizar este objeto tokenizador en la biblioteca 🤗 Transformers. La clase
+[`PreTrainedTokenizerFast`] permite una instanciación fácil, al aceptar el objeto
+*tokenizer* instanciado como argumento:
+
+```python
+>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast
+
+>>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)
+```
+
+Este objeto ya puede ser utilizado con todos los métodos compartidos por los tokenizadores de 🤗 Transformers! Visita la [página sobre tokenizadores
+](main_classes/tokenizer) para más información.
+
+## Cargando desde un archivo JSON
+
+Para cargar un tokenizador desde un archivo JSON, comencemos por guardar nuestro tokenizador:
+
+```python
+>>> tokenizer.save("tokenizer.json")
+```
+
+La localización (path en inglés) donde este archivo es guardado puede ser incluida en el método de inicialización de [`PreTrainedTokenizerFast`]
+utilizando el parámetro `tokenizer_file`:
+
+```python
+>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast
+
+>>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_file="tokenizer.json")
+```
+
+Este objeto ya puede ser utilizado con todos los métodos compartidos por los tokenizadores de 🤗 Transformers! Visita la [página sobre tokenizadores
+](main_classes/tokenizer) para más información.