En este estudio se propone el desarrollo de un dispositivo electrónico portátil diseñado para capturar imágenes de cultivos de tomate en ambientes controlados. El objetivo principal es mejorar el diagnóstico temprano de enfermedades como la mancha polilla mediante el uso de procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial. El sistema implementa dos etapas fundamentales: la segmentación de hojas mediante OpenCV, evaluada con la métrica Intersection over Union (IoU), y la clasificación de imágenes utilizando redes neuronales convolucionales (CNN). La validación del sistema se llevó a cabo con imágenes obtenidas en entornos reales, evaluadas por expertos en agronomía, lo que garantiza la confiabilidad del dispositivo propuesto.