El diagnóstico clínico asistido por computadora consiste en el uso de software especializado que analiza datos clínicos y de imágenes para identificar patrones. Su propósito principal es mejorar la precisión y eficiencia de los diagnósticos clínicos al proporcionar información basada en datos de pacientes, investigaciones científicas y patrones de enfermedad. El objetivo de esta investigación es desarrollar un método para la detección del melanoma humano con técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes para brindar la oportunidad de obtener información objetiva y ayudar en la toma de decisiones clínicas para mejorar el tratamiento y los resultados de los pacientes con la enfermedad. En la investigación se realizó un estudio sobre conceptos asociados a melanoma, diagnóstico clínico asistido por computadora, aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. Además, se describió el procedimiento que sigue el método presentado, analiza el funcionamiento mediante el preprocesamiento por redimensionamiento, la segmentación por el método de Otsu, la clasificación por redes neuronales convolucionales y se analizan resultados en aras de verificar la calidad de la solución. Como resultado final se obtienen tablas y visualizaciones que representan más del 80% de efectividad de la clasificación de la enfermedad en el modelo.