Utilizamos herramientas de análisis de datos topológicos para estudiar la organización interna de las células en imágenes segmentadas de tejidos epiteliales. Específicamente, para cada imagen segmentada, calculamos diferentes códigos de persistencia, que codifican la vida útil de clases de homología (homología persistente) a lo largo de diferentes filtraciones (secuencias anidadas crecientes de complejos simpliciales) que se construyen a partir de las regiones que representan las células en el tejido. Utilizamos un conjunto completo y bien fundamentado de variables numéricas sobre esos códigos de persistencia, también conocidos como resúmenes topológicos. Una nueva combinación de métodos de normalización tanto para el conjunto de imágenes segmentadas de entrada como para los códigos producidos permite obtener resultados de estabilidad comprobados para esas variables con respecto a pequeños cambios en la entrada, así como invarianza a la escala de la imagen. Nuestro estudio proporciona nuevas ideas sobre este problema, como un posible indicador novedoso para el desarrollo del tejido del disco alar de la drosófila o la importancia de la distribución de los centroides para diferenciar algunos tejidos de su contraparte de trayectoria CVT (un modelo matemático de epitelios basado en diagramas de Voronoi). También mostramos cómo el uso de resúmenes topológicos puede mejorar la precisión de clasificación de imágenes epiteliales utilizando un algoritmo de Bosques Aleatorios.