Debido a la alta presencia de motores de inducción (MI) en sectores industriales alrededor del mundo, así como en sectores terciarios como comercio, transporte y otros servicios, resulta fundamental desarrollar técnicas de mantenimiento más eficientes y menos intrusivas. Esto con el fin de reducir tiempos de paradas por mantenimiento no programado. Por tal razón, la presente investigación propone modelos de inteligencia artificial (AI) para mantenimiento predictivo en motores de inducción; basándose en el análisis de imágenes termográficas mediante visión artificial y modelos de aprendizaje supervisado, como Support Vector Machine (SVM) y Convolutional Neural Network (CNN). Se desarrollan cuatro modelos entrenados, partiendo de un dataset que fue sometido previamente a dos métodos de pretratamiento distintos, generando dos conjuntos de datos independientes. Los pretratamient...