La presente tesis tiene como objetivo principal elaborar un sistema de visión artificial capaz de reconocer la calidad del banano basado en su estado de maduración y calibre (longitud y diámetro), para ello se desarrolló un método de preprocesamiento, a las imágenes obtenidas, capaz de eliminar fondo, sombras y demás información no relevante para la investigación. Se empleó una red neuronal artificial convolucional programada en Python 3, cuyos resultados han sido medidos mediante el error cuadrático medio (MSE), el error de porcentaje absoluto medio (MAPE) de la red y la precisión del estado de maduración. Para la determinación del modelo óptimo se utilizó un experimento factorial completo 4x3, tomando como parámetros de variación del modelo el número de neuronas de la capa convolucional, el número de épocas, el número de capas convolucionales y el número de ejemp...