Reyes Martínez , ValentinaBolívar Roncancio , Oscar SantiagoSánchez Castañeda, Sergio Alberto2025-07-312025-07-312024http://hdl.handle.net/20.500.14489/495El cultivo de tomate se ve frecuentemente afectado por enfermedades foliares que impactan negativamente su productividad. La detección temprana de estas enfermedades permite tomar medidas de control oportunas y evitar pérdidas económicas. En este trabajo se desarrolló una herramienta para la detección automática de enfermedades foliares en tomate mediante técnicas de inteligencia artificialTomato crops are frequently affected by foliar diseases that negatively impact productivity. Early detection of these diseases allows for timely control measures and avoids economic losses. In this study, a tool was developed for the automatic detection of foliar diseases in tomatoes using artificial intelligence techniques.PDFspahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2bachelor thesisdetección de enfermedadescultivo de tomateinteligencia artificialaprendizaje profundoredes neuronales convolucionalesDisease detectionTomato cultivationArtificial intelligenceDeep learningConvolutional neural networks