Las ciencias de la computacion han tomado un papel fundamental en el desarrollo de las actividades cotidianas del ser humano, presentando herramientas que dan solucion a problemas en distintos ambitos. Andrew Ng, profesor de la universidad de Stanford cuyas investigaciones se centran en la inteligencia artificial; hace enfasis en su curso de aprendizaje automatico en como aplicaciones basadas en algoritmos bioinspirados, aprendizaje automatico y tecnicas evolutivas, permiten por ejemplo tener informacion sobre el trafico, hacer predicciones climaticas, generar seguridad con reconocimiento biometrico, hacer control de cultivos, obtener ubicacion gracias a la cartografia automatica o incluso nos permiten la interaccion en las redes sociales. Estas tecnicas computacionales se han visto beneficiadas con el avance de la tecnologia ya que los dispositivos electronicos son capaces de adquirir cada vez mas informacion y procesarla en tiempos menores. El reto de las ciencias computacionales es extraer informacion util del medio en el que el ser humano interactua, con el fin de crear modelos matematicos, estadisticos o cuantitativos que puedan representar estos procesos naturales del hombre. De alli se intenta poner todas estas tecnicas al servicio de las personas para facilitar la interaccion fluida con textos, imagenes y conversaciones. Tambien es en este punto donde se ha evidenciado que existen ciertas barreras que impiden dicha interaccion fluida, por ejemplo existen limitaciones fisicas que hacen que las personas puedan tener problemas tanto en la recepcion de la informacion y en la comunicacion de ideas (invidentes o personas sordomudas), por otro lado pueden haber barreras del tipo cultural, ya que existen elementos propios de cada pais que pueden ser desconocidos por turistas como el idioma o el sistema de senalizacion de trafico. Por lo anterior se da la motivacion de este proyecto, el hecho de construir una herramienta tecnologica apoyada en las ciencias de la computacion (en este caso Deep Learning) que permita sobrepasar algunas de estas barreras, a traves de la creacion de un servicio que reconozca y caracterice de forma automatica imagenes tomadas o proporcionadas por un usuario. El siguiente texto presenta en los antecedentes un recorrido historico de la evolucion de las ciencias en la computacion y mas exactamente la evolucion que han tenido los algoritmos probabilisticos, ademas de trabajos que de igual manera han querido hacer la identificacion de objetos en imagenes utilizando aprendizaje profundo. Se podra ver tambien la justificacion y motivacion que existe para desarrollar el proyecto y asi mismo los objetivos puntuales que se quieren completar con esta tesis de grado. Mas adelante el documento pone al lector en contexto a traves de los conceptos y bases teoricas que se requieren para dar paso al diseno y ejecucion del proyecto, el cual esta conformado por tres partes fundamentales. A continuacion, se encontraran los resultados obtenidos, las pruebas realizadas y las evaluaciones obtenidas de la herramienta tecnologica construida. Para poder obtener las respectivas conclusiones, posibles trabajos futuros y los aportes o el impacto social que puede tener un proyecto como este.