La enfermedad del COVID-19 aún está afectando nuestra sociedad, por lo que un diagnóstico preciso y rápido es muy importante para prestar una atención eficaz a las personas afectadas. Esto se puede lograr aplicando técnicas computacionales inteligentes como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) a imágenes de rayos X de tórax. Existen numerosos trabajos que utilizan modelos de aprendizaje profundo para diagnosticar la gravedad de los afectados con COVID-19 con resultados bastante interesantes. La exactitud con la que las CNN pueden clasificar imágenes, depende en gran medida de los valores de los hiperparámetros con los que fueron entrenados. Encontrar esos valores óptimos es una tarea desafiante ya que representa un problema de optimización combinatoria muy complejo. En esta investigación se propone utilizar el algoritmo metaheurístico BAT para encontrar los hiperpará...