Este estudio analiza el uso de un modelo de aprendizaje profundo basado en imágenes y ligero para clasificar las vacas lecheras en categorías de bajo, medio y alto rendimiento de leche mediante la detección automática de la región de la ubre de la vaca. El análisis cualitativo reveló que las malas clasificaciones ocurren principalmente cerca de los límites de clase, lo que resalta la importancia de condiciones de adquisición de imágenes consistentes. Estos hallazgos demuestran la viabilidad práctica de aplicar modelos basados en visión para apoyar la toma de decisiones en sistemas de producción lechera, particularmente en entornos donde los métodos tradicionales de recolección de datos no están disponibles o son imprácticos.