La digitalización y transformación tecnológica en la agricultura ya no es algo del futuro, sino del presente. Muchos cultivos están siendo gestionados utilizando sensores sofisticados que permiten a los agricultores conocer el estado de sus cultivos en todo momento. Esta modernización de los cultivos también permite obtener cosechas de mejor calidad, así como ahorros significativos de costos. En este estudio, presentamos una herramienta basada en Aprendizaje Profundo que nos permite analizar diferentes variedades de ciruelas utilizando análisis de imagen para identificar la variedad y su estado de madurez. La novedad del sistema es las condiciones en las que puede trabajar el algoritmo diseñado. Se ha implementado un método de adquisición fotográfica no controlado. El usuario puede tomar una fotografía con cualquier dispositivo, teléfono inteligente, cámara, etc., directamente en el campo, independientemente de las condiciones de luz, enfoque, etc. La robustez del sistema presentado nos permite diferenciar, con una efectividad del 92.83%, tres variedades de ciruelas a través de imágenes tomadas directamente en el campo y valores superiores al 94% cuando se analiza de forma independiente el estado de maduración de cada variedad. Hemos trabajado con tres variedades de ciruelas, Red Beaut, Black Diamond y Angeleno, con diferentes ciclos de maduración. Esto nos ha permitido obtener un sistema de clasificación robusto que permitirá a los usuarios diferenciar entre estas variedades y posteriormente determinar el estado de madurez de la variedad en particular.