El cáncer de piel es uno de los tipos de cáncer más predominante en el mundo. Existen dos tipos
principales de cáncer de piel: melanoma y no melanoma. Siendo el primero, el más agresivo y
mortal. Al igual que con otros tipos de cánceres, la detección temprana y precisa de esta
enfermedad en una persona, puede hacer que el tratamiento sea más eficaz y por consiguiente
mejorar su calidad de vida. En el presente artículo, plantea como objetivo determinar de forma
precisa si una imagen lesión cutánea representa un caso de cáncer de piel de tipo Melanoma,
para ello se realizará el desarrollo de un sistema inteligente basado en un método de
Aprendizaje Profundo usando Redes Neuronales. Los modelos de redes neuronales, fueron
entrenados, validados y evaluados con el conjunto de datos de la competición SIIM-ISIC
(SocietyforImagingInformatics in Medicine - International Skin ImagingCollaboration) del año
2020. Como resultado, se logró implementar un sistema inteligente ensamblando un módulo de
clasificación de imágenes y un módulo de clasificación de metadata, obteniendo una
probabilidad de desempeño de 92.85% Precisión, 71.50% Sensibilidad, 94.89% Especificidad
