Los arrecifes de coral están experimentando un fuerte declive debido a la acidificación del océano, el calentamiento del agua de mar y la eutrofización antropogénica. Demostramos la aplicabilidad del Aprendizaje Profundo (DL) para seguir estos cambios. Examinamos la distribución y frecuencia de aparición de las once especies de coral más comunes en cuatro sitios en el Golfo de Eilat. Comparamos el aprendizaje profundo con métodos de censo convencionales. Los métodos utilizados en esta investigación fueron unidades de muestreo natural a través de fotografías del arrecife de coral, transectos lineales para estimar el porcentaje de cobertura en los cuatro sitios de prueba y redes neuronales convolucionales profundas, que demostraron ser una clasificación escasa eficiente para especies de coral utilizando el método de aprendizaje profundo supervisado. El objetivo principal de la investigación fue identificar las especies de coral comunes en cuatro sitios de prueba en el Golfo de Eilat, utilizando DL para detectar diferencias en la cobertura de coral y la composición de especies entre los sitios, y relacionar estos con características ecológicas, como la profundidad y la perturbación antropogénica. El uso de este método producirá una base de datos vital para seguir los cambios a lo largo del tiempo en los arrecifes de coral, identificar tendencias y recomendar medidas de remedio en consecuencia. Esbozamos las futuras necesidades de monitoreo y los desarrollos del sistema correspondientes requeridos para cumplir con estos.