La identificación rápida y precisa de insectos es el primer y más crítico paso en el manejo de plagas y es vital para la agricultura para determinar estrategias óptimas de manejo. En muchos casos, la clasificación es necesaria en una ventana de desarrollo corta. Dos ejemplos, la oruga del tabaco y el gusano del algodón, tienen un 99% de precisión al utilizar una arquitectura neuronal convolucional para clasificar las dos especies de orugas. Un microscopio paralelizado a escala gigapíxel, llamado Microscopio de Matriz de Cámaras Múltiples (MCAM(tm)), y un pipeline automatizado de procesamiento de imágenes nos permitieron construir rápidamente un conjunto de datos de ~5500 imágenes para entrenar y probar la red. En el futuro, se podrían desarrollar aplicaciones que permitan a los agricultores fotografiar huevos en una hoja y recibir una identificación inmediata de la especie antes de que los huevos eclosionen.