Los microorganismos son los seres mas primitivos y numerosos de la tierra, colonizan ambientes como agua, aire y suelo; interactuan en todos los ecosistemas y se relacionan de manera continua con animales, plantas y el hombre. Estos son observados a traves de microscopios los cuales basados en potentes lentes pueden magnificar su identificacion. Dentro de este importante marco de referencia muchas disciplinas han contribuido de manera fundamental en su analisis y estudio, entre ellas tenemos el procesamiento digital de imagenes de microscopia. Con base en este punto de vista en el presente articulo se implementa una metodologia que permite identificar y clasificar microorganismos presentes en muestras de agua, principalmente cianobacterias, tardigrado, entamoeba coli, rizopodo. La toma de las muestras de agua se efectuo en el rio pamplonita en el tramo del terminal de transporte y el puente Chichira del municipio de Pamplona. Las imagenes se obtuvieron en el laboratorio de control de calidad de la Universidad de Pamplona, se uso un microscopio optico y una exploracion en atlas de microbiologia para determinar con exactitud el tipo de microorganismo encontrado en las muestras. Se aplico una etapa de pre procesamiento para determinar la data a entrenar, aplicando un filtro paso alto, realce de contraste ventana y nivel y la data cruda, con porcentajes de clasificacion de 27,08%, 42% y 52% respectivamente. Se uso una tecnica de clasificacion conocida como Deep Learning y Regiones con Redes Neuronales Convolucionales. El objetivo principal de estas herramientas es apoyar la labor que realizan los especialistas diariamente en deteccion y clasificacion de microorganismos. Los resultados obtenidos en la etapa de validacion fueron revisados por el especialista alcanzando un 95.65% de eficiencia en el proceso de clasificacion. Asi mismo se realizo una validacion con una maquina de soporte vectorial obteniendo un porcentaje de clasificacion de 84%.