Reconstruir, segmentar y clasificar el árbol bronquial ha sido de gran importancia en el área de la salud y la ingeniería, con un análisis adecuado podrían identificarse zonas afectadas por diversas enfermedades como cáncer de pulmón o Covid-19 para posteriormente tratarlas, ayudando tanto a sistemas de detección automática como a médicos y a personal de salud en campo. Dada la dificultad de obtener una imagen completa (normalmente tomografías computarizadas) sin errores y por la misma anatomía del pulmón, este problema ha sido atacado ampliamente mediante el procesamiento de imágenes médicas usando métodos de morfologías matemáticas y de crecimiento de regiones entre otros, pero aún no hay un método definitivo. En el presente trabajo se realizó una clasificación del árbol bronquial mediante un proceso de tres etapas, tomando como punto de partida una imagen binaria de los árboles bronquiales.Primero, se realizó un estudio e identificación de los puntos internos y externos de los árboles. Posteriormente se creó y utilizó un algoritmo de aprendizaje de máquina no supervisado, que tiene como base el algoritmo de Dijkstra, y finalmente se realizó un método de clasificación utilizando Jenks Natural Breaks para clasificar aquellas rutas más transitadas dentro de los árboles bronquiales.