Presentamos un método automático de detección de agave para contar plantas basado en datos aéreos de un UAV (Vehículo Aéreo No Tripulado). Nuestro objetivo es contar de manera autónoma el número de plantas de agave en un área para ayudar en la gestión del rendimiento. Se obtiene un ortomosaico de las plantaciones de agave, que luego se utiliza para crear una base de datos. Esta base de datos se utiliza a su vez para entrenar una Red Neuronal Convolucional (CNN). El método propuesto se basa en el procesamiento de imágenes por computadora, y la CNN aumenta el rendimiento de detección del enfoque. La principal contribución del presente artículo es proponer un método para la detección de plantas de agave con un alto nivel de precisión. Para probar el método propuesto en una plantación de agave real, desarrollamos una plataforma UAV, que está equipada con varios sensores para lograr un conteo preciso. Por lo tanto, nuestro prototipo puede seguir de manera segura un camino deseado para detectar y contar plantas de agave. Con fines de comparación, realizamos la misma aplicación utilizando un algoritmo más simple. El resultado muestra que nuestro algoritmo propuesto tiene un mejor rendimiento alcanzando un puntaje F1 de 0.96 en comparación con 0.57 para el algoritmo Haar. Los resultados experimentales obtenidos sugieren que el algoritmo propuesto es robusto y tiene un potencial considerable para ayudar a los agricultores a gestionar agroecosistemas de agave.