Hoy en día, las redes sociales son una parte integral de la vida de todos. Además de sus usos tradicionales de crear y mantener relaciones, también se utilizan para intercambiar opiniones y todo tipo de contenido. Con el desarrollo de estos medios, se han convertido en el objetivo de varios ataques. En particular, la existencia de cuentas falsas en las redes sociales puede llevar a muchos tipos de abusos, como el phishing o la desinformación, lo cual es un gran desafío en la actualidad. En este trabajo, presentamos una solución para detectar cuentas falsas en el portal X (anteriormente Twitter). El objetivo principal detrás de la solución desarrollada fue utilizar imágenes de las cuentas del portal X y realizar clasificación de imágenes utilizando aprendizaje automático. Como resultado, fue posible detectar cuentas reales y falsas e indicar el tipo de una cuenta en particular. La solución creada fue entrenada y probada en un conjunto de datos adecuadamente preparado que contenía 15,000 cuentas generadas y cuentas reales del portal X. El modelo de CNN funcionando con una precisión superior al 92% y los resultados de las pruebas manuales nos permiten concluir que la solución propuesta puede ser utilizada para detectar cuentas falsas en el portal X.