Este documento describe el desarrollo de una red neuronal convolucional para el control de un robot de monitoreo en el hogar (FumeBot). El robot está equipado con una Raspberry Pi para el control a bordo y se utiliza una cámara Raspberry Pi como fuente de datos para la red neuronal. Una conexión inalámbrica entre el robot y una interfaz gráfica de usuario que se ejecuta en una laptop permite el diagnóstico y desarrollo de la red neuronal. La red neuronal, que se ejecuta en la laptop, fue entrenada utilizando un método de entrenamiento supervisado. El robot fue sometido a una serie de circuitos de obstáculos para probar su robustez, y las pruebas demostraron que el controlador ha aprendido a navegar por los obstáculos a un nivel razonable. El principal problema identificado en este trabajo fue que el controlador neuronal no tenía memoria de las acciones pasadas que realizó ni del estado anterior del mundo, lo que resultó en colisiones con los obstáculos. Se sugieren opciones para rectificar este problema.