Los loros juegan un papel crucial en el ecosistema al desempeñar diversas funciones, como consumir las estructuras reproductivas de las plantas y dispersar las semillas de las plantas. Sin embargo, la mayoría está amenazada debido a la pérdida de hábitat y al comercio comercial. Los loros amazónicos son uno de los loros más comercializados y comercializados ilegalmente. Por lo tanto, monitorear sus poblaciones silvestres y el comercio global es crucial para su conservación. Sin embargo, el monitoreo de las poblaciones silvestres se está volviendo más desafiante porque el análisis manual de conjuntos de datos a gran escala de imágenes obtenidas mediante métodos de trampas de cámara es laborioso y consume mucho tiempo. Monitorear el comercio de vida silvestre es difícil debido a las grandes cantidades de comercio de vida silvestre. Los loros amazónicos pueden ser difíciles de identificar debido a su similitud morfológica. Los modelos de detección de objetos se han utilizado ampliamente para la clasificación automática y precisa de especies. En este estudio, para clasificar 26 especies de loros amazónicos, se evaluaron 8 modelos de Detector de MultiBox de Tiro Único. Entre los ocho modelos, el modelo DenseNet121 mostró la mayor precisión media promedio con un 88.9%. Este modelo clasificó las 26 especies de loros amazónicos con un 90.7% de precisión en promedio. La mejora continua de los modelos de aprendizaje profundo que clasifican loros amazónicos puede apoyar el monitoreo de poblaciones silvestres y el comercio global de estas especies.