El propósito general de esta tesis es desarrollar un algoritmo de clasificación utilizando procesamiento digital de imágenes a través de redes neuronales convolucionales (CNN) para identificar el hongo Penicillium Digitatum en mandarinas W Murcott, aplicable a sistemas automatizados de producción. El hongo Penicillium Digitatum, conocido como moho verde, causa pérdidas significativas en la industria citrícola debido a la pudrición de las frutas. Actualmente, la detección de este hongo se realiza mayoritariamente de forma manual, lo que limita la capacidad y competencias de las empresas agrícolas peruanas para asegurar la calidad de sus productos finales. En este contexto, se propone un sistema automatizado que emplea CNNs para mejorar la precisión y eficiencia en la detección del hongo. La metodología se basa en la captura y preprocesamiento de imágenes, la construcción y ...