Los biofilms son agregados celulares microbianos resistentes que representan riesgos para la salud y las industrias alimentarias, y producen contaminación ambiental. La detección y prevención precisa y eficiente de los biofilms son desafiantes y requieren enfoques interdisciplinarios. Esta investigación multidisciplinaria informa sobre la aplicación de un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en aprendizaje profundo para detectar biofilms producidos por Pseudomonas aeruginosa con alta precisión. Se utilizó un nanoclúster de plata (Ag-NC) templado por ADN aptámero para prevenir la formación de biofilms, lo que produjo imágenes de los estados planctónicos de las bacterias. Se utilizaron imágenes de campo brillante de gran volumen de biofilms bacterianos para diseñar el modelo de IA. En particular, utilizamos U-Net con mejora de codificador ResNet para segmentar imágenes de biofilms para el análisis de IA. Se pueden detectar de manera eficiente diferentes grados de estructuras de biofilm utilizando las arquitecturas ResNet18 y ResNet34. También se discuten las posibles aplicaciones de esta técnica.