Esta investigación se centró en el uso de redes neuronales recurrentes (RNN) para mejorar la detección del distemper canino en Piura, Perú. Alineado con el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 3: Salud y Bienestar, el estudio evaluó la precisión de las RNN en el diagnóstico de esta enfermedad en perros, facilitando una detección temprana y efectiva. Con un enfoque cuantitativo y un diseño experimental, se empleó una muestra de 50 historias clínicas caninas, comparando los resultados del modelo RNN con métodos diagnósticos tradicionales. Los resultados mostraron una precisión del 70%, una sensibilidad del 72% y un valor predictivo positivo del 69.23%, evidenciando la efectividad del sistema en la identificación de casos positivos. Se concluye que la implementación de RNN en clínicas veterinarias de la región puede mejorar significativamente la rapidez y precisión en ...