El cáncer de mama se encuentra entre las principales causas de muertes relacionadas con el cáncer a nivel mundial, lo que resalta la necesidad crítica de métodos de diagnóstico efectivos y tempranos. Los enfoques de diagnóstico tradicionales, aunque valiosos, a menudo enfrentan limitaciones en precisión y accesibilidad. Los avances recientes en el aprendizaje profundo, particularmente el aprendizaje por transferencia, ofrecen soluciones prometedoras para mejorar la precisión diagnóstica en la detección del cáncer de mama. Debido a la capacidad limitada del conjunto de datos BreakHis, se utilizó el aprendizaje por transferencia para avanzar en el entrenamiento de nuestro nuevo modelo con el modelo de red neuronal VGG16, bien entrenado en el rico conjunto de datos ImageNet. Además, la arquitectura VGG16 fue cuidadosamente modificada, incluyendo el ajuste fino de sus capas, dando lugar a nuestro nuevo modelo: M-VGG16. El nuevo modelo M-VGG16 está diseñado para llevar a cabo la clasificación binaria de muestras de cáncer/benigno de manera efectiva. Los resultados experimentales de nuestro modelo M-VGG16 mostraron que alcanzó una alta precisión de validación (93.68%), precisión (93.22%), recuperación (97.91%) y un alto AUC (0.9838), superando a otros modelos similares en el mismo campo. Este estudio valida la idoneidad del modelo VGG16 para la detección del cáncer de mama a través del aprendizaje por transferencia, proporcionando un marco eficiente y adaptable para mejorar la precisión diagnóstica y potencialmente mejorar la detección del cáncer de mama. También se discuten los principales desafíos en la detección del cáncer de mama y las posibles mejoras del modelo M-VGG16.