La línea celular de neuroblastoma SH-SY5Y se utiliza frecuentemente como un modelo in vitro de la función neuronal y se aplica ampliamente para estudiar los eventos moleculares que conducen a la enfermedad de Alzheimer (EA). De hecho, recientemente, la investigación básica en células SH-SY5Y ha proporcionado ideas interesantes para el descubrimiento de nuevos fármacos y biomarcadores para el tratamiento y diagnóstico mejorados de la EA. Al mismo tiempo, la metabolómica de RMN no dirigida se aplica ampliamente al análisis del perfil metabólico y detección de metabolitos diferenciales, para descubrir nuevos biomarcadores. En este documento, se propone una técnica de compresión basada en autoencoders convolucionales, que puede realizar una reducción de dimensionalidad alta en la señal espectral (hasta más de 300 veces), manteniendo características informativas (garantizadas por un error de reconstrucción siempre menor al 5%). Además, antes de la compresión, se ideó un método de preprocesamiento para remediar la escasez de datos disponibles. Los datos espectrales comprimidos se utilizaron luego para entrenar algunos clasificadores SVM para distinguir células enfermas de células sanas, logrando una precisión cercana al 78%, un rendimiento significativamente mejor en comparación con el uso de datos comprimidos estándar de PCA.