Este estudio introduce un enfoque novedoso para analizar señales vitales utilizando radar de onda continua (CW), empleando un modelo integrado de red neuronal para superar las limitaciones asociadas con los métodos tradicionales de procesamiento de señales paso a paso. Los métodos convencionales para monitorear señales vitales, como electrocardiogramas (ECGs) y esfigmomanómetros, requieren contacto directo e imponen restricciones en escenarios específicos. Por el contrario, nuestro estudio se centró principalmente en técnicas de medición sin contacto, especialmente aquellas que utilizan radar CW, que se caracteriza por su simplicidad pero enfrenta desafíos como la interferencia de ruido y el procesamiento de señales complejas. Para abordar estos problemas, proponemos un marco basado en redes convolucionales temporales (TCN) que integra de manera fluida la eliminación de ruido, la demodulación y los procesos de transformada rápida de Fourier (FFT) en una sola red neuronal. Esta integración minimiza los errores acumulativos y el tiempo de procesamiento, que son desventajas comunes de los métodos convencionales. El TCN fue entrenado utilizando un conjunto de datos que comprende señales en fase y en cuadratura (I/Q) preprocesadas del radar CW y las frecuencias cardíacas correspondientes medidas a través de ECG. El rendimiento del método propuesto fue evaluado en función de la pérdida L1 y la precisión frente al promedio móvil de las frecuencias cardíacas estimadas. Los resultados indican que el enfoque propuesto tiene el potencial para un análisis eficiente y preciso de señales vitales sin contacto, abriendo nuevas vías en el monitoreo de la salud y la investigación médica. Además, la integración de radar CW y redes neuronales en nuestro marco ofrece una solución sólida y escalable, mejorando la practicidad de los sistemas de monitoreo de la salud sin contacto en diversos entornos. Esta tecnología puede ser aprovechada en robots de atención médica para proporcionar un monitoreo continuo y discreto de los signos vitales de los pacientes, permitiendo intervenciones oportunas y mejorando la atención general al paciente.