En la actualidad existe una gran tendencia hacia el consumo de frutas, motivado fundamentalmente por una creciente preocupación de una dieta más equilibrada y con mayor participación de vitaminas y minerales. En consecuencia, su cultivo y exportación se han convertido en unos de los pilares de la economía en diversos países. Cuba apuesta cada vez más al posicionamiento de sus productos en el mercado internacional, a pesar de los obstáculos que impone el bloqueo económico.
Teniendo en cuenta la gran demanda de frutas como la fruta bomba y la guayaba, es necesario que estas estén bajo los estándares de calidad requeridos. Por lo que la estrategia a seguir ha sido vincular la Inteligencia Artificial a los procesos que se llevan a cabo, en aras de disminuir el error humano.
La presente investigación propone un sistema de visión por computadora basado en el empleo de técnicas de procesamiento de imágenes digitales y Redes Neuronales Convolucionales (CNN), para la determinación de enfermedades en la fruta bomba y la Guayaba de forma no destructiva. En este sentido, se presenta una arquitectura de CNN para detectar y clasificar las enfermedades en dicha frutas alcanzando una exactitud del 90 %.