El presente estudio contribuye al objetivo de desarrollo sostenible (ODS) 9: Industria, Innovación e Infraestructura, mediante el desarrollo de un sistema de predicción del rendimiento estudiantil basado en técnicas de Deep Learning. El objetivo principal fue desarrollar un modelo de deep Learning para identificar a estudiantes con bajo desempeño académico. La investigación, de tipo aplicada y enfoque cuantitativo, empleó un diseño cuasi experimental. La población estuvo conformada por 155 estudiantes de secundaria de una institución educativa de Canta, seleccionándose una muestra de 112 estudiantes. Los datos fueron procesados y ampliados mediante técnicas como GAN y SMOTE, junto con validación cruzada k-fold, para entrenar un modelo de redes neuronales profundas (DNN). El modelo alcanzó un 96.81% de precisión y un índice Kappa de Cohen de 0.866, mostrando alta exactitud...