La acuicultura requiere métodos precisos y no invasivos para la estimación de biomasa. Esta investigación valida una novedosa metodología de visión por computadora que utiliza un algoritmo de extracción de características basado en funciones de firma, combinando análisis morfológico estadístico del tamaño y la forma de los peces y aprendizaje automático para mejorar la precisión de la estimación de biomasa en estanques de peces, aplicándose específicamente a la tilapia. Estas características que se extraen automáticamente de las imágenes se ponen a prueba frente a características extraídas manualmente previamente, comparando los resultados al aplicarlas a tres métodos comunes de aprendizaje automático bajo dos condiciones de iluminación diferentes. El conjunto de datos para este análisis abarca 129 muestras de tilapia. Los resultados ofrecen resultados prometedores, ya que el modelo de perceptrón multicapa muestra un rendimiento robusto, demostrando consistentemente una precisión superior en diferentes características y condiciones de iluminación. La naturaleza interpretable del modelo, basada en las características estadísticas de la función de firma, podría proporcionar información sobre los cambios morfológicos y alométricos en diferentes etapas de desarrollo. Un análisis comparativo con la literatura existente subraya la competitividad de la metodología propuesta, señalando avances en precisión, interpretabilidad y versatilidad de especies. Esta investigación contribuye significativamente al campo, acelerando la búsqueda de biometría de peces no invasiva que pueda generalizarse a través de diversas especies de acuicultura en diferentes etapas de desarrollo. En combinación con la detección, el seguimiento y el reconocimiento de posturas, las metodologías de aprendizaje profundo, como la que se proporciona en los últimos estudios, podrían generar un método poderoso para el desarrollo de la morfología de los peces en tiempo real, la estimación de biomasa y el monitoreo del bienestar, que son cruciales para la gestión efectiva de las granjas de peces.