Una de las áreas más investigadas activamente en el campo de la minería de procesos es el descubrimiento de procesos, que tiene como objetivo construir un esquema que se alinee con las secuencias de trazas de eventos existentes. Los métodos estándar actuales de inducción de esquemas de flujo de trabajo industrial imponen ciertas limitaciones al sistema examinado. Para abordar las deficiencias, este artículo propone una solución novedosa que emplea redes neuronales gráficas y redes neuronales convolucionales para realizar el descubrimiento de esquemas. En la primera fase de generación de esquemas, realizamos una predicción de equivalencia, implementada como una tarea de predicción de bordes. A partir de la red de equivalencia obtenida, identificamos los nodos de esquema objetivo, que corresponden a las máximas cuasi-cliques de esta red. Los resultados de las pruebas de eficiencia realizadas demuestran que el método propuesto puede manejar casos tan complejos que no están cubiertos por los métodos estándar de descubrimiento de procesos, y proporciona gráficos de esquema más compactos y precisos.