Esta nota técnica propone una técnica de seguimiento automático de puntos clave basada en aprendizaje profundo y con pocos ejemplos, adaptada a la investigación en biomecánica deportiva. El método presente facilita la definición arbitraria de puntos clave en los cuerpos de los atletas o en el equipo deportivo. Inicialmente, un número limitado de fotogramas de video se digitalizan manualmente para marcar los puntos de interés. Estos fotogramas anotados se utilizan posteriormente para entrenar un modelo de aprendizaje profundo que aprovecha una red VGG16 preentrenada como su columna vertebral e incorpora una cabeza convolucional adicional. Los mapas de características extraídos de tres capas intermedias de VGG16 son procesados por la red cabeza para generar un mapa de probabilidad, destacando las ubicaciones más probables de los puntos clave. Se implementa el aprendizaje por transferencia congelando los pesos de la columna vertebral y entrenando solo la red cabeza. Al restringir la generación de datos de entrenamiento a las regiones que rodean los puntos anotados manualmente y entrenar específicamente para cada video, este enfoque minimiza el tiempo de entrenamiento mientras mantiene una alta precisión. Esta técnica reduce sustancialmente el tiempo y el esfuerzo requeridos en comparación con la digitalización manual fotograma por fotograma en diversos entornos deportivos, y permite un entrenamiento personalizado adaptado a necesidades analíticas específicas y entornos de video.