En cuanto a las enfermedades de los camarones, incluyendo la enfermedad de necrosis hepatopancreática aguda (AHPND), la infección por parvovirus hepatopancreático (HPV) y la microsporidiosis (EHP) afectan negativamente la acuicultura de camarones a través de la mortalidad aguda, el retraso crónico en el crecimiento o la salud comprometida que aumenta la susceptibilidad a infecciones concurrentes. Las tres enfermedades dañan el hepatopáncreas, un órgano vital para la absorción de nutrientes y el crecimiento, aunque sus resultados clínicos difieren: AHPND se asocia típicamente con una mortalidad rápida y alta, EHP causa principalmente pérdidas de producción crónicas y HPV, aunque actualmente tiene una menor significancia patogénica, aún puede afectar la salud bajo ciertas condiciones. La gravedad de los brotes a menudo se intensifica por la mala calidad del agua, la gestión inadecuada de la granja, el uso indebido de antibióticos y los vectores de patógenos, lo que lleva a pérdidas económicas sustanciales. Por lo tanto, un diagnóstico oportuno y preciso es crítico para una gestión efectiva de enfermedades. Este estudio investiga dos arquitecturas de red neuronal convolucional (CNN), EfficientNet y MobileNet. Se utilizó un conjunto de datos curado y preprocesado para ajustar ambos modelos con una cabeza de clasificación personalizada estandarizada, asegurando una comparación controlada de la base. Los resultados experimentales muestran que ambas arquitecturas logran más del 95% de precisión, siendo MobileNet más rápida en la inferencia, adecuada para su implementación en el lugar. Estos hallazgos demuestran la viabilidad práctica de herramientas de diagnóstico basadas en CNN ligeras para el monitoreo de salud en tiempo real, escalable y rentable en la acuicultura de camarones, cerrando la brecha entre el rendimiento de grado de laboratorio y la usabilidad a nivel de campo.