En los perros, la mutación (V595E) es común en el cáncer de vejiga y próstata y representa un marcador diagnóstico específico. Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) ofrecen nuevas oportunidades en el campo de la detección de marcadores tumorales. Si bien se han realizado estudios de histología con IA en humanos para detectar mutaciones en el cáncer, faltan estudios comparables en animales. En este estudio, utilizamos un software de histología con IA disponible comercialmente para predecir mutaciones en imágenes de diapositivas completas (WSI) de carcinomas uroteliales de vejiga (UC) teñidos con hematoxilina y eosina (HE), basándonos en un conjunto de entrenamiento (n = 81) y un conjunto de validación (n = 96). Entre 96 WSI, 57 mostraron predicciones idénticas de PCR y basadas en IA, lo que resultó en una sensibilidad del 58% y una especificidad del 63%. La sensibilidad aumentó sustancialmente al 89% al excluir secciones de tejido pequeñas o de mala calidad. La fiabilidad de la prueba dependió de la diferenciación tumoral (p < 0.01), la presencia de inflamación (p < 0.01), la calidad de la diapositiva (p < 0.02) y el tamaño de la muestra (p < 0.02). Basado en un pequeño subconjunto de casos con urotelio no neoplásico adyacente disponible, la IA pudo distinguir entre epitelio maligno y benigno. Este es el primer estudio que demuestra el uso de la histología con IA para predecir el estado de mutación en UC canino. A pesar de ciertas limitaciones, los resultados destacan el potencial de la IA para predecir alteraciones moleculares en secciones de tejido de rutina.