En Perú, los puentes juegan un papel esencial en la infraestructura vial, pero a menudo reciben poca atención. Esta falta se refleja en la escasa información disponible sobre estos puentes, dado que sólo se ha inspeccionado una cuarta parte de los puentes registrados. Los métodos convencionales para la inspección de puentes requieren personal especializado y una inversión considerable, lo cual resulta inviable para la frecuencia necesaria en el contexto peruano. El objetivo de esta tesis es proponer un sistema que permita acelerar la inspección preliminar de puentes, facilitando la recolección e identificación del descascaramiento en concreto. El método propuesto utiliza redes neuronales convolucionales para la segmentación semántica de imágenes de descascaramiento en superficies de concreto. Para ello se evaluaron dos arquitecturas, YOLOv8 y Unet, entrenados con 200 imáge...