High school students who are faced with the selection of academic programs decide based on program information available in search engines, websites, vocational counselling by advisors, or tests. However, these alternatives have limitations because they do not take into important historical and sociodemographic information, or in case of the advisors, they cannot guide all students. This work supports the decision-making of students through a Recommendation System that presents recommendations based on sociodemographic variables and historical academic data. Also, we propose and compare two methods: a classic Collaborative Filtering model and a Deep Learning model.Los estudiantes que van a culminar la educación media y se enfrentan a la selección de programas académicos, usualmente usan buscadores web, información de programas y asesorías o pruebas vocacionales. Sin embargo, estas alternativas tienen limitaciones, porque no tienen en cuenta las características sociodemográficas del estudiante ni su desempeño académico o no pueden guiar adecuadamente a todos los estudiantes. Esta propuesta apoya la toma de decisiones de este grupo poblacional con un Sistema de Recomendación que produce recomendaciones basadas en variables sociodemográficas y datos académicos históricos de estudiantes de pregrado. Además, se compara el desempeño de un modelo de Filtrado Colaborativo clásico y Deep Learning
