Este trabajo presenta el desarrollo y validación de un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para la detección automatizada de patologías maculares utilizando imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT). Se utilizó una red neuronal de convolución profunda (Deep Learning), entrenada con un conjunto de 75,000 imágenes de OCT para identificar diversas condiciones como edema macular diabético, drusas y neovascularización. El algoritmo mostró una alta precisión en la clasificación de las imágenes, con una sensibilidad de 0.90 y una especificidad de 0.99. Los resultados destacan la capacidad de la IA para mejorar el diagnóstico y seguimiento de patologías maculares, aportando un valor significativo en la práctica clínica.