Las inspecciones veterinarias previas a la carrera tienen como objetivo asegurar que los caballos estén en condiciones de competir, pero las sutiles anomalías en el movimiento pueden pasar desapercibidas durante las evaluaciones rutinarias. Este estudio probó un sistema de inteligencia artificial (IA) basado en smartphone para detectar asimetrías en el movimiento de los caballos de carrera en un evento de carreras tradicional. Los caballos fueron evaluados al trote, tanto en trote en línea recta como durante el trabajo en la cuerda. El sistema detectó asimetrías verticales en muchos caballos, y en algunos casos, hallazgos relevantes solo eran visibles bajo una condición de movimiento específica. Evaluar a los caballos en la inspección previa a la carrera bajo diferentes condiciones de movimiento es crucial, ya que cada una puede exponer aspectos únicos del movimiento; los hallazgos en una condición pueden no aparecer en otra, haciendo que las evaluaciones en línea recta y en la cuerda sean complementarias en lugar de intercambiables. El uso de tecnologías basadas en IA podría apoyar la identificación temprana de anomalías locomotoras y proporcionar datos valiosos durante las evaluaciones previas a la carrera, ayudando a los veterinarios a proteger el bienestar y el rendimiento de los caballos.