Este trabajo propone un nuevo método para reconocer la identidad del escritor mediante pequeños fragmentos de texto manuscrito obtenidos de forma aleatoria de un párrafo. La contribución principal de este trabajo muestra que pequeños fragmentos poseen información biométrica suficiente para la identificación del escritor. Una segunda contribución es la construcción de 2 repositorios de imágenes de texto manuscrito, provenientes de 50 escritores, el primero de 4 párrafos de texto de 64 palabras en alta resolución por escritor, el segundo de más de 700 mil fragmentos de texto por escritor. Se realizaron experimentos con distintas Redes Neuronales Convolucionales considerando los modelos VGG-16, VGG19, InceptionV3, ResNet-50 y MobileNetV2. Se implementaron 2 esquemas de clasificación, el primero de clasificación de fragmentos individuales, el segundo de clasificación de grupos de fragmentos. Se obtuvieron los mejores resultados con grupos de fragmentos, lográndose una tasa de acierto del 96 % al identificar un texto con el mismo contenido semántico y del 87 % para identificar al escritor con un texto con distinto contenido semántico.