Las ovejas a menudo muestran signos de dolor a través de sus expresiones faciales, lo que hace que estas señales sean esenciales para monitorear su salud y bienestar. Detectar rápida y precisamente estas expresiones es vital para una gestión efectiva del dolor y para prevenir la propagación de enfermedades. Sin embargo, los métodos de detección existentes pueden ser lentos, inexactos o poco fiables, especialmente en condiciones desafiantes como mala iluminación o cuando las ovejas están parcialmente ocultas. Para abordar estos problemas, desarrollamos un nuevo algoritmo informático que reconoce automáticamente las expresiones faciales de las ovejas asociadas con el dolor. Nuestro enfoque mejora los modelos existentes al centrarse más precisamente en características faciales clave y filtrar información de fondo irrelevante. En nuestras pruebas, el algoritmo mostró mejoras significativas en precisión, identificando de manera más fiable expresiones normales y anormales en comparación con métodos anteriores. Este avance permite a los agricultores y veterinarios monitorear la salud de las ovejas de manera más efectiva en tiempo real, lo que permite intervenciones más rápidas cuando los animales están en malestar. En general, nuestro trabajo proporciona una herramienta práctica para mejorar el bienestar animal al garantizar que las ovejas reciban atención oportuna y adecuada.