La presente investigación propone un método automatizado basado en Redes Neuronales Convolucionales para la lectura automática del consumo de agua en medidores mediante el análisis de imágenes RGB. Ante la creciente demanda de agua y las limitaciones inherentes a la lectura manual de medidores, se ha desarrollado un sistema que permite optimizar la gestión de recursos hídricos complementando el proceso de lectura tradicional. Se conformó inicialmente un conjunto de datos compuesto por 100 imágenes de medidores de la marca Zenner, capturadas en entornos reales con variaciones en iluminación y condiciones ambientales. Posteriormente, mediante técnicas de aumento de datos, específicamente rotaciones leves de ±5° aplicadas de forma reiterada, se amplió el dataset hasta un total de 809 imágenes, lo que permitió incrementar la variabilidad y robustez del modelo. El entrenamien...