Los agricultores están buscando continuamente nuevos métodos fiables, objetivos y no invasivos para evaluar las condiciones de las ovejas. El peso vivo (PV) y la puntuación de condición corporal (PCC) son utilizados por los agricultores como base para determinar la condición del animal. La composición corporal es un aspecto importante para monitorear la condición del animal. La composición corporal es la cantidad de grasa, músculo y hueso; conocer la cantidad de cada uno es importante porque la información puede ser utilizada para mejores intervenciones de gestión estratégica. Se realizaron experimentos para establecer la relación entre la composición corporal y los parámetros corporales en etapas clave de la vida (destete y pre-celo), utilizando mediciones determinadas automáticamente por una aplicación de procesamiento de imágenes para 88 ovejas Coopworth. Se utilizó tecnología de tomografía computarizada para determinar la composición corporal. Se utilizaron métodos de análisis estadístico de regresión lineal multivariante (RLM), red neuronal artificial (RNA) y árbol de regresión (AR) para desarrollar una relación entre los parámetros corporales y la composición corporal. Se utilizó un subconjunto de datos para validar el modelo predicho. Los resultados mostraron una correlación entre la grasa, el músculo y el hueso determinados por TC y el peso de grasa, músculo y hueso estimado por el peso vivo y los parámetros corporales calculados utilizando la aplicación de procesamiento de imágenes, con valores de r de 0.90 para grasa, 0.72 para músculo y 0.50 para hueso utilizando RNA. A partir de estos resultados, los agricultores pueden utilizar estas mediciones para mejorar las prácticas nutricionales y de gestión.