Este estudio evaluó imágenes de tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) de baja dosis procesadas por inteligencia artificial para el diagnóstico de un solo diente. Se utilizaron fantomas equivalentes humanos para evaluar la calidad de la imagen de CBCT con un enfoque en el primer molar mandibular derecho. Se utilizaron dos máquinas CBCT para la evaluación. La primera máquina CBCT se utilizó para el grupo experimental, en el que las imágenes se adquirieron utilizando cuatro protocolos y se mejoraron con procesamiento de IA para mejorar la calidad. La otra máquina se utilizó para el grupo de control, donde las imágenes se tomaron en un protocolo sin procesamiento de IA. El producto de área de dosis (DAP) se midió para cada protocolo. La calidad de imagen clínica subjetiva fue evaluada dos veces por cinco dentistas, con un intervalo de 2 meses entre ellas, utilizando 11 parámetros y una escala de calificación de seis puntos. El acuerdo y la significancia estadística se evaluaron con el coeficiente kappa de Fleiss y el coeficiente de correlación intraclase. Los protocolos procesados por IA mostraron valores más bajos de DAP/volumen de campo que los protocolos no procesados, al tiempo que demostraron resultados de evaluación clínica subjetiva comparables a los de los protocolos no procesados. El valor del coeficiente kappa de Fleiss reveló significancia estadística y acuerdo sustancial. El coeficiente de correlación intraclase mostró significancia estadística y un acuerdo casi perfecto. Estos hallazgos resaltan la importancia de minimizar la exposición a la radiación manteniendo la calidad diagnóstica a medida que aumenta el uso de CBCT en el diagnóstico de un solo diente.