Los sonidos de válvula son principalmente resultado de la apertura y cierre de las válvulas del corazón. El flujo sanguíneo laminar se interrumpe y se transforma abruptamente en flujo turbulento, causando algunos sonidos, y se explica por un funcionamiento incorrecto de la válvula. Ha sido factible demostrar que las instancias típicas y compulsivas son diferentes tanto en aspectos cronológicos como espaciales a través del examen de señales fonocardiográficas. El trabajo actual presenta el desarrollo y aplicación de redes neuronales convolucionales profundas para la categorización binaria y multiclase de múltiples enfermedades valvulares prevalentes y sonidos típicos de válvulas. Se tomaron en consideración tres métodos alternativos para la extracción de características: coeficientes cepstrales de frecuencia mel y transformada wavelet discreta. La precisión de ambos modelos logró puntajes F1 de más del 98.2% y especificidades de más del 98.5%, lo que refleja las instancias que pueden ser clasificadas erróneamente como regulares. Estos resultados experimentales prueban que el modelo propuesto es un modelo de diagnóstico asistido altamente preciso.