En el espíritu de la innovación, el desarrollo de un sistema robótico inteligente que incorpore los principios básicos de la Industria 4.0 fue uno de los objetivos de este estudio. Con este fin, se llevó a cabo una aplicación experimental de una unidad robótica industrial en su propio entorno aislado utilizando redes neuronales. En este documento, describimos una posible aplicación del aprendizaje profundo en un entorno de Industria 4.0 para unidades robóticas. Los conjuntos de datos de imágenes necesarios para el aprendizaje se generaron utilizando síntesis de datos. Hay beneficios significativos en la incorporación de esta tecnología, ya que las máquinas antiguas pueden ser modernizadas y hacerse más eficientes sin costos adicionales. Como área de aplicación, presentamos la preparación de una unidad robótica que en el momento en que fue producida y puesta en marcha no era capaz de utilizar tecnología de aprendizaje automático para fines de detección de objetos. Se presentan los resultados para diferentes escenarios y se proporciona una visión general de temas de investigación similares sobre redes neuronales. Se describe en detalle un método para sintetizar conjuntos de datos de cualquier tamaño. Específicamente, se discutirán el dominio de trabajo de una unidad robótica dada, una posible solución a problemas de compatibilidad y el aprendizaje de redes neuronales a partir de modelos CAD 3D con imágenes renderizadas.