Las redes neuronales convolucionales han logrado mejoras notables en el reconocimiento de imágenes y videos, pero conllevan una carga computacional pesada. Para reducir la complejidad computacional de una red neuronal convolucional, este artículo propone un algoritmo basado en el algoritmo de filtrado mínimo de Winograd y el algoritmo de Strassen. Las evaluaciones teóricas del algoritmo propuesto muestran que puede reducir drásticamente la complejidad computacional. Además, se emplea la red Visual Geometry Group (VGG) para evaluar el algoritmo en la práctica. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto puede proporcionar un rendimiento óptimo al combinar los ahorros de estos dos algoritmos. Ahorra un 75% del tiempo de ejecución en comparación con el algoritmo convencional.