El propósito de esta investigación es crear un sistema biométrico de control basado en reconocimiento facial para mejorar el proceso de ingreso a los exámenes de admisión de la Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza (UNTRM). Se utilizó un enfoque cuantitativo, con diseño descriptivo y cuasi experimental, y una muestra de 23 estudiantes del curso de Ingeniería de Software I. El sistema desarrollado emplea TensorFlow como algoritmo de reconocimiento facial, operando en un entorno en línea sin requerir modificaciones previas en el hardware o software del postulante. Los resultados indican que el sistema es altamente efectivo, con un 100% de los encuestados afirmando que detecta correctamente a quienes intentan suplantar identidades. Además, el 82.6% considera que mejora la detección de suplantaciones, mientras que el 91.3% destaca su capacidad para reducir errores en ...