Introduccion: la Retinopatia Diabetica (RD) se encuentra entre las complicaciones microvasculares mas importantes de la Diabetes Mellitus (DM). Aproximadamente el 30% de las personas con DM tienen RD, y un tercio de ellos tiene Edema Macular Diabetico (EMD). Las imagenes por Tomografia de Coherencia Optica (TCO) son clave para el diagnostico y el seguimiento del EMD. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son sistemas informaticos disenados para simular la forma en que el cerebro humano analiza y procesa la informacion. Actualmente las RNA se estan convirtiendo en herramientas muy utiles para el reconocimiento, la segmentacion y la clasificacion de patrones en imagenes, principalmente para el diagnostico de diferentes enfermedades.Objetivo: calcular la precision de una RNA para el diagnostico de edema macular diabetico utilizando imagenes de Tomografia de Coherencia Optica.Diseno del Estudio: estudio de prueba diagnostica.Metodo: Se recolecto 100 imagenes de TCO de ojos diagnosticados con edema macular diabetico y 100 de individuos sanos. Se dividieron las imagenes al azar en dos conjuntos de datos: el 70% de las imagenes se usaron para entrenar la red neuronal artificial y el 30% para probar su precision.Resultados: la sensibilidad fue del 81.82% (IC 64.54-93.02%) y la especificidad del 88.89% (IC 70.84-97.65%) en la identificacion de EMD en las imagenes. Los valores predictivos positivo y negativo fueron 90.00% (IC 75.37-96.36%) y 80.00% (CI 65.71-89.30%) respectivamente.Conclusion: en este estudio, la RNA presento un buen desempeno en la deteccion de edema macular diabetico en imagenes por tomografia de coherencia optica. Se requieren otros estudios con mayor tamano de muestra.