La transición hacia un modelo de economía de ciclo cerrado en la cadena agroalimentaria ha hecho evidente la necesidad de desarrollar soluciones innovadoras, que permitan el aprovechamiento de las pérdidas y los desperdicios de alimentos, el uso sostenible de los recursos, y la reducción del impacto ambiental en las diferentes etapas de la cadena productiva. Este trabajo presenta la detección y clasificación de los residuos de alimentos generados en centros de distribución y de retail de alimentos, mediante la aplicación de herramientas de inteligencia artificial. La investigación se basa en la recopilación de datos de los residuos generados de la distribución y comercialización de frutas y verduras en la ciudad de Bogotá. El conjunto de imágenes se procesa a través de técnicas de aprendizaje profundo con bloques de segmentación compilados en Python para la detección, clasificación y categorización de los desperdicios en diferentes escenarios de prueba. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados para la predicción del comportamiento de los residuos generados en la etapa de distribución y retail de la cadena de suministro, y el análisis de posibles estrategias de aprovechamiento en el modelo de economía circular. Como trabajo futuro se espera que la integración de las herramientas de inteligencia artificial contribuya a la mejora en la eficacia y eficiencia en la gestión de residuos, y al logro de los objetivos de sostenibilidad de la cadena agroalimentaria.