Este documento presenta una metodología novedosa para la detección temprana de la degeneración de yemas de palma aceitera basada en visión por computadora. El sistema propuesto utiliza el algoritmo YOLO para detectar plantas enfermas dentro de la yema mediante el análisis de imágenes capturadas por un dron dentro del cultivo. Nuestro sistema utiliza un dron equipado con un sistema embebido Jetson Nano para obtener imágenes completas de los cultivos con una reducción del 75% en el tiempo y con un 40% más de precisión en comparación con el método tradicional. Como resultado, nuestro sistema logra una precisión del 92% y una recuperación del 96%, lo que indica una alta tasa de detección y una baja tasa de falsos positivos. En la detección en tiempo real, el sistema es capaz de detectar de manera efectiva plantas enfermas monitoreando una hectárea entera de cultivos en 25 minutos. El sistema también es capaz de detectar plantas enfermas distintas a aquellas en las que fue entrenado con un 43% de precisión. Estos resultados sugieren que nuestra metodología proporciona un medio efectivo y confiable para la detección temprana de la degeneración de yemas en cultivos de palma aceitera, lo que puede prevenir la propagación de plagas y mejorar la producción de cultivos.