El reconocimiento de expresiones faciales (FER) se ha convertido en uno de los campos de investigación más importantes en el reconocimiento de patrones. En este documento, proponemos un método para la identificación de expresiones faciales de las personas a través de sus emociones. Siendo robusto contra cambios de iluminación, este método combina cuatro pasos: el algoritmo de detección facial Viola-Jones, mejora de imagen facial utilizando el algoritmo de ecualización de histograma adaptativo limitado por contraste (CLAHE), la transformada wavelet discreta (DWT) y la red neuronal convolucional profunda (CNN). Hemos utilizado Viola-Jones para localizar la cara y las partes faciales; la imagen facial se mejora utilizando CLAHE; luego se realiza la extracción de características faciales utilizando DWT; y finalmente, las características extraídas se utilizan directamente para entrenar la red CNN, con el propósito de clasificar las expresiones faciales. Nuestro trabajo experimental se realizó en la base de datos CK+ y en la base de datos de rostros JAFFE. Los resultados obtenidos utilizando esta red fueron del 96.46% y 98.43%, respectivamente.