Las características de propagación de ondas de los tejidos biológicos son de gran importancia para mejorar las tecnologías de la salud y pueden utilizarse como un indicador clínico temprano de muchas enfermedades. Sin embargo, los modelos matemáticos actuales que describen las propiedades mecánicas de los tejidos biológicos no tienen en cuenta la diferencia en el ablandamiento y endurecimiento observado en diferentes escalas, lo que limita su utilidad en la imagen biomédica. En este artículo, se desarrolla un modelo no local de orden superior para estudiar la propagación de ondas en el plano de los tejidos mamarios sanos, benignos y cancerosos. Para verificar el enfoque matemático, se realizan simulaciones de elementos finitos. Además, se desarrolla un modelo secuencial de red neuronal profunda del tipo feedforward con múltiples capas ocultas para comprender las características intrínsecas de propagación de ondas en el plano de los tejidos mamarios. El algoritmo de aprendizaje profundo muestra potencial para extraer con precisión las frecuencias y velocidades de fase de las lesiones mamarias bajo ondas en el plano, incluso cuando hay un número limitado de muestras clínicas. Utilizando el modelo no local de orden superior, se han encontrado diferencias significativas entre el tejido fibroglandular sano y el cáncer de mama temprano en forma de carcinoma ductal in situ. La combinación de parámetros no locales y de gradiente de deformación permite la incorporación simultánea de endurecimiento y ablandamiento de la rigidez, resolviendo la paradoja rígida-tumor-célula blanda de la biomecánica del cáncer.