El objetivo del estudio fue proponer un método de clasificación automática de deficiencias nutricionales en hojas de cafeto mediante procesamiento de imágenes digitales y aprendizaje profundo, con el fin de superar las limitaciones de tiempo y coste asociadas al análisis químico foliar. Para lograrlo, se llevó a cabo una caracterización visual de las deficiencias nutricionales del cafeto con la asesoría de un ingeniero agrónomo experto. Posteriormente, se construyó un prototipo para la adquisición de imágenes, estas se capturaron siguiendo un protocolo específico y se elaboró un conjunto de datos con un total 4032 imágenes, de las cuales se consideró 666 para el subconjunto pruebas y 3366 para entrenamiento y validación. Las imágenes fueron procesadas mediante técnicas de binarización y segmentación, utilizando el método Otsu y regiones de interés (ROI) para recor...