La evaluación del estado de los mangos se hace generalmente con la visión humana, hecho por los mismos trabajadores basados en la experiencia, lo cual puede ser susceptible a errores. Las dificultades que se presentan el proceso de evaluación del estado de los mangos, crean la necesidad de la búsqueda de automatizar estos procesos. La presente investigación se centra en detectar e identificar automáticamente los defectos externos del mango usando descriptores color y textura en imágenes de mangos. Luego de la adquisición de imágenes de un repositorio de datos, estas son sometidas a un proceso de segmentación utilizando el método de Otsu. A las imágenes resultantes se aplicaron los descriptores de Histogramas de color y Gray-Level co-occurrence matrix, para la extracción de características de color y textura. Finalmente, se implementaron los clasificadores 1-NN y Red neurona...