La tesis tiene como objetivo realizar un modelo de Deep Learning con el fin de implementar un sistema de pronóstico de desplazamiento de tormentas y en un futuro sirva como herramienta para un sistema de alerta temprana frente posibles fenómenos que afecten a la población de la región Piura. La metodología para su desarrollo incluye la adquisición de imágenes desde el software de control del radar de lluvias, además del pre y post procesamiento de los datos recopilados. Finalmente, un ordenamiento en secuencias de cuadros para entrada al modelo de Machine Learning (ML). Durante la parte de experimentación del modelo construido, se probaron diferentes versiones del mismo cambiando la arquitectura del modelo, así como sus hiperparámetros. Se realizaron cambios en cada versión del modelo en cuanto a la cantidad del número de capas, unidades de cada capa, funciones de activació...