La agricultura desempeña un papel vital, importante en el desarrollo y el crecimiento económico mundial. Cuando los cultivos se ven afectados por enfermedades repercute negativamente en los recursos económicos mediante la producción agrícola de una nación. La detección temprana de estas enfermedades puede minimizar la pérdida de los agricultores y mejorar la producción. En este estudio, proponemos dos modelos existentes como son Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y ResNet18 ambas de aprendizaje profunda, diseñado para predecir automáticamente las enfermedades de las hojas del aguacate Has, el marco de trabajo abarca la recopilación de imágenes, selección de imágenes, clasificación de enfermedades. Empleando un enfoque combinando dos modelos bien establecidos (CNN, ResNet18) para generar clasificaciones, en enfoque aprovecha el concepto de visión por computadora para ...