La salud bucal representa un componente esencial en la calidad de vida de las personas, siendo un factor determinante en la salud general ya que puede afectar el riesgo de padecer otras afecciones, como enfermedades crónicas. Las enfermedades bucales se han convertido en uno de los principales problemas de salud pública, donde la caries dental es la afección que más afecta a la salud bucal a nivel mundial, ocurriendo en aproximadamente el 90% de la población global. Esta condición ha sido considerada un desafío debido a su alta prevalencia, además de ser una enfermedad crónica pero prevenible que puede ser causada dependiendo del consumo de ciertos elementos nutricionales que interactúan simultáneamente con diferentes factores, como factores socioeconómicos. Con base en este problema, se realiza un análisis de un conjunto de 189 determinantes dietéticos y demográficos en este trabajo, con el fin de encontrar la relación entre estos factores y la situación bucal de un conjunto de sujetos. La situación bucal se refiere a la presencia y ausencia/restauraciones de caries. La metodología se realiza construyendo una red neuronal artificial densa (ANN), como una herramienta de diagnóstico asistida por computadora, buscando un modelo generalizado que permita clasificar a los sujetos. Como validación, el modelo de clasificación fue evaluado a través de un análisis estadístico basado en una validación cruzada, calculando la precisión, función de pérdida, curva característica de operación del receptor (ROC) y parámetros de área bajo la curva (AUC). Los resultados obtenidos fueron estadísticamente significativos, obteniendo una precisión del 0.69 y valores de AUC de 0.69 y 0.75. Con base en estos resultados, es posible concluir que el modelo de clasificación desarrollado a través de la ANN profunda es capaz de clasificar a los sujetos con ausencia de caries de los sujetos con presencia o restauraciones con alta precisión, según sus factores demográficos y dietéticos.