Actualmente la arquitectura de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) con mayor éxito y más usado en reconocimiento y clasificación de imágenes, visión computacional, conducción automática de vehículos; es la Red Neuronal Convolucional (Convolutional Neural Network o CNN). Sin embargo las CNNs presentan limitaciones ya que no son robustas cuando existen transformaciones en el objeto evaluado, es decir un ligero cambio de la posición del objeto provocará que las CNNs modifiquen su predicción. Aunque este problema puede ser reducido incrementando el conjunto de datos durante el entrenamiento, esto no garantiza que la red sea robusta para una nueva modificación en la posición que pueda estar presente en el conjunto de datos de prueba. Para superar estos inconvenientes surgen las Redes de Cápsulas (Capsule Network o CapsNet), que mejoran la clasificación de imágenes cuando esto...