Objective: To develop a skin cancer detection system implemented on a Raspberry Pi 4B embedded device, capable of analyzing images from the HAM10000 dataset to facilitate early detection and improve patient treatment. Methodology: A comprehensive analysis of the dataset was carried out, followed by the development of a deep learning model and a computer-assisted diagnostic tool featuring a graphical user interface to enhance usability. The model was trained over 50 epochs, optimizing its performance for deployment on a low-power embedded system. Results: The proposed model achieved a validation accuracy of 96.30%, demonstrating high efficiency in execution time, CPU and RAM usage, while maintaining the processor temperature within safe operating limits. Compared to other analyzed techniques, this model sustains superior performance across all key parameters, indicating its reliability and effectiveness in classification tasks. Conclusions: The successful implementation of the model on a low-power embedded device highlights its potential to enhance portable medical technology, enabling accessible and real-time diagnostics in diverse clinical environments. Future research is recommended to further optimize the model and expand its application within the medical domain.Objetivo: Desarrollar un sistema de detección de cáncer de piel implementado en un dispositivo embebido Raspberry Pi 4B, capaz de analizar imágenes del conjunto de datos HAM10000 para facilitar la detección temprana y mejorar el tratamiento de los pacientes. Metodología: Se realizó un análisis exhaustivo del conjunto de datos, se desarrolló un modelo de aprendizaje profundo y se creó una herramienta de diagnóstico asistido con una interfaz gráfica de usuario para mejorar la usabilidad. El modelo fue entrenado durante 50 épocas, optimizando su rendimiento para su implementación en un sistema embebido de baja potencia. Resultados: El modelo propuesto alcanzó una precisión de validación del 96.30%, demostrando alta eficiencia en tiempos de ejecución, uso de CPU y RAM, además de mantener la temperatura del procesador dentro de límites seguros. En comparación con otras técnicas analizadas, este modelo mantiene un rendimiento superior en todos los parámetros clave, lo que indica su fiabilidad y eficacia en las tareas de clasificación. Conclusiones: La implementación exitosa del modelo en un dispositivo embebido de baja potencia resalta su potencial para mejorar la tecnología médica portátil, permitiendo diagnósticos accesibles y en tiempo real en diversos entornos clínicos. Se recomienda realizar futuras investigaciones para optimizar aún más el modelo y ampliar su aplicación en el ámbito médico
