En marzo del presente año la OMS declaró como pandemia mundial al COVID-19. Esta enfermedad, causada por el nuevo coronavirus, afecta principalmente al sistema respiratorio ocasionando enfermedades graves como la neumonía. Esta requiere para su diagnóstico la revisión y análisis de radiografías de tórax, las cuales permiten evaluar el estado de los pulmones. Sin embargo, ante este contexto de pandemia, el tiempo empleado para detectar la enfermedad dificulta ofrecer un tratamiento temprano y oportuno al paciente. Por ello, este proyecto de tesis propuso la evaluación de tres modelos de redes neuronales convolucionales aplicado a radiografías de tórax, para apoyar al proceso de diagnóstico de neumonía asociada al COVID-19, por medio de la clasificación de imágenes. Esto permite contribuir en la reducción del tiempo que toma la labor de detección de la enfermedad en radiog...