Pesar a los terneros lecheros es esencial para monitorear su salud y crecimiento, pero los métodos tradicionales requieren esfuerzo manual, lo que puede ser un proceso que consume tiempo para los trabajadores de la granja y estresante para los animales. Este estudio explora una nueva forma de estimar el peso de los terneros utilizando imágenes e inteligencia artificial, lo que permite una predicción de peso automática y no invasiva. Comparamos dos métodos para procesar imágenes de terneros: un enfoque simple que se basa en el procesamiento de imágenes basado en reglas y una técnica más avanzada de aprendizaje profundo. Nuestros resultados mostraron que el aprendizaje profundo proporcionó medidas corporales más precisas, lo que llevó a mejores predicciones de peso. Probamos diferentes modelos para predecir el crecimiento de los terneros y encontramos que incorporar un modelo lineal mixto pronosticaba el peso con mayor precisión a lo largo del tiempo. Nuestros hallazgos sugieren que las medidas corporales tomadas a una edad temprana pueden ayudar a predecir el peso futuro, lo que puede ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones sobre la alimentación y el manejo de los terneros. Este enfoque puede hacer que el monitoreo del peso sea más eficiente y mejorar el bienestar animal al reducir el estrés por manejo. Al integrar la inteligencia artificial en la gestión del ganado, este estudio proporciona una herramienta valiosa para mejorar la productividad de la granja y garantizar el crecimiento saludable de los terneros lecheros.