Contar se ha convertido en una tarea fundamental para el procesamiento de datos en áreas como la microbiología, la medicina, la agricultura y la astrofísica. La metodología propuesta SA-CNN-DC (Red Neuronal Convolucional Adaptativa a Escala - Agrupamiento por Distancia) en este documento está diseñada para contar automáticamente barras de acero a partir de imágenes. Su diseño consta de dos técnicas de Aprendizaje Automático: Redes Neuronales y Agrupamiento. El sistema ha sido entrenado para contar barras de acero redondas y cuadradas, obteniendo una precisión promedio de detección del 98.81% y 98.57%, respectivamente. En la industria del acero, contar barras de acero es una tarea que consume mucho tiempo y que depende en gran medida del trabajo humano y es propensa a errores. La reducción del tiempo y los recursos de conteo, la seguridad y productividad de los empleados y la alta confianza del inventario son algunas de las ventajas de la metodología propuesta en un almacén de acero.