El uso integrado de la teledetección y el aprendizaje automático se destaca como un enfoque poderoso y bien establecido para abordar diversas tareas de monitoreo ambiental, incluida la detección de la deforestación. En este documento, presentamos una metodología ajustable y basada en datos para evaluar la deforestación en el bioma amazónico, con un enfoque particular en las reservas de conservación protegidas. A diferencia de la mayoría de los trabajos existentes en la literatura especializada que generalmente se dirigen a vastas regiones forestales o tierras de uso privado, nuestra investigación se concentra en evaluar la deforestación en áreas específicas, legalmente protegidas, incluidas las tierras indígenas. Al integrar los datos abiertos y los recursos disponibles a través de Google Earth Engine, nuestro marco está diseñado para ser adaptable, empleando métodos de detección de anomalías o redes neuronales artificiales para clasificar los patrones de deforestación. Se proporciona un análisis exhaustivo de la precisión de los clasificadores, las capacidades de generalización y el uso práctico, con una evaluación numérica basada en un estudio de caso en las regiones de la selva amazónica de São Félix do Xingu y la reserva indígena Kayapó.