Esta investigación exploró el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para identificar patologías en carreteras de pavimento flexible en la zona del Alto Trujillo, a partir de imágenes capturadas con cámaras de alta resolución. El objetivo es mejorar los métodos tradicionales de inspección vial mediante un análisis automático y preciso de condiciones de deterioro como grietas, baches y deformaciones. El modelo fue entrenado con imágenes previamente etiquetadas y se aplicaron técnicas de preprocesamiento para mejorar la calidad visual y facilitar la detección. Los resultados indicaron que el modelo CNN logró una precisión superior al 90% en la identificación de las patologías más comunes, como grietas longitudinales y transversales, baches y deformaciones superficiales. En comparación con los métodos tradicionales, el enfoque basado en CNN demostró ser más ráp...