La detección oportuna y precisa de enfermedades en vegetales es crucial para la gestión efectiva y estrategias de mitigación antes de que tomen un giro perjudicial. En los últimos años, las redes neuronales convolucionales (CNNs) han surgido como herramientas poderosas para la detección automatizada de enfermedades en cultivos debido a su capacidad para aprender patrones intrincados de grandes conjuntos de datos de imágenes y hacer predicciones de muestras que se les proporcionan. El uso de algoritmos de CNN para la detección de enfermedades en cultivos vegetales importantes como papas, tomates, pimientos, pepinos, calabacines, zanahorias, repollos y coliflores se examina críticamente en este documento de revisión.