The problem of air quality is a fact of life in cities around the world, with road transport being one of the main causes. In this sense, different policies are being applied to reduce the use of private vehicles and improve air quality, with special importance being given to the implementation of Low Emission Zones (LEZs). LEZs are areas delimited by a public administration where vehicle access, circulation, and parking restrictions are applied on the most polluting vehicles based on environmental standards to improve air quality and mitigate greenhouse gas emissions by promoting modal shift towards more sustainable transport modes and boosting energy efficiency in the use of transport. The main objective of this research is to gain knowledge on crucial impacts stemming from the implementation of an LEZ. Beyond the potential environmental benefits of the zones, there is not yet much information on the other social and economic effects that may occur. The thesis focuses on identifying key variables explaining: i) public acceptability towards the implementation of an LEZ; ii) modal choice and modal shift caused by LEZs, with a specific focus on the analysis of changes in modal choice among car drivers; and iii) the impact of LEZs on conventional in-store retail activities, taking into account the prospective customer's and retailer's point of view. A case study is located in the city of Madrid (Spain), where an LEZ called "Madrid Central" was implemented in 2018. The process carried out to achieve the research objectives has been structured in two main phases: data gathering and modelling approach. The data gathering is based on two survey campaigns, the first one targeting the population of the Madrid region and the second one targeting retailers within the LEZ area. The research approach focuses on using a discrete choice framework based on logit specifications and is complemented by machine learning techniques. The results of this thesis provide insight into the overall effect of LEZ implementation beyond the environmental impact. Moreover, the growing importance of LEZs in the fight against air pollution is the main reason why their analysis should be taken into account in future research. RESUMEN El problema de la calidad del aire es un hecho en las grandes ciudades del mundo, siendo el transporte por carretera una de las principales causas. Para solucionarlo, se están aplicando diferentes políticas de transporte destinadas a reducir el uso del vehículo privado y mejorar la calidad del aire, siendo de especial importancia la implementación de Zonas de Bajas Emisiones (ZBE). Las ZBE constituyen áreas delimitadas donde se aplican restricciones de acceso, circulación y aparcamiento a ciertos vehículos en base a estándares ambientales para mejorar la calidad del aire y mitigar la emisión de gases de efecto invernadero, promoviendo el cambio modal hacia modos de transporte más sostenibles. El principal objetivo de esta investigación es ganar conocimiento sobre los principales impactos ocasionados tras la implementación de una ZBE. Más allá de los potenciales beneficios ambientales, no existe mucha información sobre otros efectos sociales y económicos que pueden ocurrir. La tesis identifica las variables clave que explican: i) la aceptabilidad pública hacia la implementación de una ZBE; ii) la elección y cambio modal causada por una ZBE, con especial interés en analizar el cambio modal entre los usuarios de vehículo privado; y iii) el impacto de las ZBE en las tiendas y comercios de la zona, teniendo en cuenta el punto de vista de los potenciales clientes y de los comerciantes. El caso de estudio se localiza en la ciudad de Madrid, donde se implementó una ZBE denominada “Madrid Central” en 2018. El proceso llevado a cabo para conseguir los objetivos de la investigación ha sido estructurado en dos fases principales: recogida de datos y modelización. El proceso de recolección de datos se basa en dos campañas de encuestas dirigidas a la población de la Comunidad de Madrid y a los comerciantes del área de la ZBE. La modelización utiliza modelos de elección discreta (logit) y se complementa con técnicas de machine learning. Los resultados de esta tesis permiten conocer el efecto global de la implementación de las ZBE más allá del impacto ambiental. La creciente importancia de las ZBE es la principal razón por la que su análisis debe continuar en futuras investigaciones.