La infraestructura vial deteriorada es una preocupación global, especialmente en países de bajos ingresos donde las limitaciones financieras y tecnológicas dificultan el monitoreo y mantenimiento efectivos. Los sensores de smartphones, como acelerómetros y giroscopios, combinados con técnicas de preprocesamiento de datos como filtrado y reorientación, mejoran la calidad de los datos recopilados. Los algoritmos de aprendizaje automático, en particular las CNN, se utilizan para clasificar anomalías en la carretera, mejorando la precisión de detección y la eficiencia del sistema. Los resultados demuestran que los sistemas basados en smartphones, combinados con un procesamiento avanzado de datos y aprendizaje automático, reducen significativamente el costo y la complejidad de las encuestas viales tradicionales.