Las evaluaciones del bienestar animal buscan cada vez más cuantificar el uso de recintos y la actividad para apoyar el comportamiento naturalista y mejorar la Calidad de Vida (QoL). Tradicionalmente, esto se logra a través de observaciones manuales, que son laboriosas, están sujetas a sesgos del observador y son limitadas en resolución temporal debido a los cortos períodos de observación. Aquí, comparamos el seguimiento manual utilizando ZooMonitor con la estimación automática de poses (SLEAP) en una pareja madre-hijo de monos araña de cabeza negra en el Zoológico de Aalborg. Recopilamos observaciones manuales en seis días no consecutivos (duración diaria mediana: 62 min, media: 66 min, rango: 52-90 min) y visualizamos esto como mapas de calor espaciales. Aplicamos la estimación de poses a las mismas grabaciones de video, rastreando cuatro partes del cuerpo para generar mapas de calor correspondientes. En la mayoría de los días, los métodos mostraron una fuerte concordancia (superposición del 83-99%, r de Pearson = 0.93-1.00), destacando ambos áreas de actividad central en el suelo cerca de las estructuras de escalada centrales y junto a la puerta con canales de alimentación. Ambos métodos también produjeron estimaciones comparables del tiempo dedicado a estar activos, sin diferencias significativas entre los días (p = 0.952). Nuestros resultados demuestran que la tecnología de visión por computadora puede proporcionar una herramienta confiable y escalable para monitorear el uso de recintos y la actividad, mejorando la eficiencia y consistencia de las evaluaciones de bienestar basadas en zoológicos mientras se reduce la dependencia de observaciones manuales que requieren mucho trabajo.