El monitoreo del comportamiento de los terneros jóvenes es esencial para garantizar su salud, bienestar y crecimiento óptimo. Sin embargo, los métodos de observación tradicionales son que consumen mucho tiempo y son intensivos en mano de obra. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar una solución basada en tecnología para monitorear automáticamente múltiples comportamientos en terneros de carne criados con sus madres. Se utilizaron sensores montados en collares, que combinaban acelerómetros y giroscopios, para recopilar datos sobre los movimientos de los terneros. Luego se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para analizar los datos y clasificar comportamientos relacionados con la alimentación, la postura y la tos. Los resultados mostraron que los modelos desarrollados podían identificar con precisión estos comportamientos, proporcionando una herramienta poderosa que permite a los agricultores optimizar sus estrategias de manejo de terneros y detectar problemas de salud potenciales de manera temprana. Esta tecnología puede ayudar a mejorar la eficiencia y sostenibilidad de las prácticas de cría de terneros, beneficiando en última instancia tanto la productividad de la granja como el bienestar animal.