El ahogamiento es una de las cinco principales causas de muerte para niños de 1 a 14 años en todo el mundo. Según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), el ahogamiento es la tercera razón más común de muertes no intencionadas. Diseñar un sistema de detección de ahogamientos se está volviendo cada vez más necesario para garantizar la seguridad de los nadadores, especialmente de los niños. Este documento presenta un enfoque de detección temprana de ahogamientos basado en visión por computadora y aprendizaje profundo. Utilizamos cinco modelos de redes neuronales convolucionales y los entrenamos con nuestros datos. Estos modelos son SqueezeNet, GoogleNet, AlexNet, ShuffleNet y ResNet50. ResNet50 mostró el mejor rendimiento, ya que logró una precisión de predicción del 100% con un tiempo de entrenamiento razonable. En comparación con otros enfoques, el enfoque propuesto tuvo un rendimiento excepcional en términos de precisión de predicción y costo computacional.