A medida que el cambio climático, la pérdida de biodiversidad y los invasores biológicos están en aumento, no se puede subestimar la importancia de las iniciativas de conservación y manejo de plagas. Las trampas para insectos se utilizan con frecuencia en proyectos para descubrir y monitorear poblaciones de insectos, asignar estrategias de manejo y conservación, y evaluar la efectividad del tratamiento. Este artículo evalúa la aplicación de YOLOv5 para detectar insectos en trampas amarillas usando imágenes recolectadas en plantaciones de tomate en Portugal, adquiridas en condiciones de campo abierto. Además, se utilizó un enfoque de ventana deslizante para minimizar la detección de insectos duplicados de manera no compleja. Este artículo también contribuye a la predicción de eventos en campos agrícolas, como brotes de enfermedades y plagas, al obtener métricas relacionadas con insectos que pueden ser analizadas y combinadas con otros datos extraídos de los campos de cultivo, contribuyendo a la agricultura inteligente y de precisión. El método propuesto logró buenos resultados en comparación con trabajos relacionados, alcanzando un 94.4% de precisión y un 88% y 91% de precisión y sensibilidad, respectivamente, utilizando YOLOv5x.