Este documento presenta un sistema de detección robótica que evalúa la textura de alimentos similares a gel, en el que no solo se evalúan objetivamente y de manera cuantitativa las características mecánicas, sino también las características geométricas de la textura. Cuando una persona mastica un alimento similar a gel, percibe los cambios en la forma y la fuerza de contacto simultáneamente en la lengua. Basándose en su impresión, evalúan la textura. Para reproducir este procedimiento utilizando un robot de masticación artificial simple, se mide la distribución de presión del alimento similar a gel, y se adquiere simultáneamente la información asociada tanto con las características geométricas como mecánicas. La relación entre el valor de la evaluación sensorial humana de la textura y la imagen de distribución de presión se modela aplicando una red neuronal convolucional. Los resultados experimentales muestran que el sistema propuesto logra estimar los valores de una evaluación sensorial humana para 23 tipos de alimentos similares a gel con un coeficiente de determinación superior a 0.92.