El trabajo tiene como objetivo diseñar e implementar un modelo de diagnóstico de nutrientes y enfermedades en suelos de cultivo de banano orgánico empleando herramientas de aprendizaje automático como redes neuronales convoluciones y algoritmos de clasificación híbridos, evaluando las ventajas y desventajas de cada uno. Para lo cual, se realiza una comparación entre tres algoritmos de clasificación híbridos y redes neuronales convolucionales, es decir, la combinación de estos algoritmos de clasificación (Support Vector Classifier, K-Nearest Neighbors y Random Forest) y filtros convolucionales de una arquitectura de 11 capas y VGG16 con el fin de que, a partir de los modelos propuestos, se logre reducir las pérdidas producto de la deficiencia de macronutrientes y la aparición de enfermedades en plantaciones de banano orgánico, además de disminuir el tiempo del proceso actua...