Este estudio implementa un aplicativo móvil basado en redes neuronales para mejorar la identificación de billetes de las invidentes en Perú. Se utiliza un diseño cuasiexperimental correlacional y de tipo aplicado, utilizando CRISP-DM para la minería de datos y una recolección de datos mediante un cuestionario estructurado y una guía de observación dirigidos a 15 participantes de la UNCP. Los resultados muestran una correlación positiva moderada entre la implementación del aplicativo y la mejora en la identificación de billetes, confirmada por coeficientes de correlación de Spearman (Rho) que oscilan entre 0.208 y 0.709. Se destaca la eficacia del modelo DenseNet, con una precisión del 1.0, exactitud del 0.95 y una tasa de error del 0.5%, superando otras arquitecturas como ResNet50, AlexNet, VGG16 e InceptionV3. En conclusión, este estudio respalda que el aplicativo móvil b...