La enfermedad pancreática grasa no alcohólica (NAFPD) es una condición patológica común y, al mismo tiempo, no ampliamente examinada que está significativamente asociada con la obesidad, el síndrome metabólico y la resistencia a la insulina. Estos factores pueden llevar al desarrollo de patógenos críticos como la diabetes mellitus tipo 2 (T2DM), la aterosclerosis, la pancreatitis aguda y el cáncer de páncreas. Hasta hace poco, el diagnóstico de NAFPD se basaba en métodos de imagen médica no invasivos y evaluaciones visuales de muestras histológicas microscópicas. El presente estudio se centra en la cuantificación de la prevalencia de esteatosis en muestras de biopsia pancreática con diferentes grados de NAFPD. Todos los resultados de cuantificación se extraen utilizando una metodología que consiste en el procesamiento de imágenes digitales y el aprendizaje por transferencia en redes neuronales convolucionales preentrenadas para la detección de estructuras de grasa histológica. El método propuesto se aplica a 20 muestras histológicas digitalizadas, produciendo un error medio de cuantificación de grasa del 0.08% gracias a un sistema de votación de CNN en conjunto y una similitud media de segmentación de grasa Dice del 83.3% en comparación con las estimaciones semicuantitativas de médicos especialistas.