La salud bucal juega un papel importante en la calidad de vida de las personas, ya que está relacionada con comer, hablar y sonreír. En los últimos años, muchos estudios han utilizado inteligencia artificial para el cuidado de la salud bucal. Muchos estudios se han publicado sobre la identificación de dientes o el reconocimiento de enfermedades dentales utilizando imágenes de rayos X, pero rara vez se encuentran estudios con imágenes RGB. En este artículo, proponemos un modelo de red neuronal convolucional profunda (CNN) que clasifica los dientes con enfermedades periodontales a partir de imágenes ópticas a color capturadas frente a la boca. Se propuso un módulo de red novedoso con convoluciones unidimensionales en paralelo y se comparó con los modelos convencionales, incluido ResNet152. En los resultados, el modelo propuesto logró un 11.45% más que el modelo ResNet152, y se demostró que la estructura propuesta mejoró el rendimiento del entrenamiento, especialmente cuando la cantidad de datos de entrenamiento era insuficiente. Este artículo muestra la posibilidad de utilizar imágenes ópticas a color para la detección de enfermedades periodontales, lo que podría llevar a un sistema de atención bucal móvil en el futuro.