Este estudio se propone desarrollar un modelo para la detección de tumores cerebrales a través de imágenes de resonancia magnética (RM) , basado en técnicas de aprendizaje profundo, con la finalidad de mejorar la precisión de la clasificación y la detección de tumores a partir de imágenes de RM. Para la muestra se consideraron 2 bases de datos de imágenes, la primera estuvo conformada por 25 3 imágenes de las cuales 98 no tiene tumor cerebral y 15 5 si tienen tumor cerebral y la segunda base de datos considerada por 2747 imágenes . La metodol o g ía adopta da implementa un enfoque cuantitativo, de alcance explicativo, y adopta un diseño no experimental y transeccional. Los hallazgos indicaron que las metodologías de aprendizaje automático proporcionaron una precisión de 0.875, mientras que las técnicas de aprendizaje pro fundo proporcionaron una precisión de 0.9375 , p...