Las personas con la enfermedad de Alzheimer corren el riesgo de desnutrición, comer en exceso y deshidratación debido a la pérdida de memoria a corto plazo que puede llevar a la confusión. Necesitan un cuidador para asegurarse de que sigan las comidas principales del día y estén adecuadamente hidratados. El propósito de este documento es presentar un prototipo de sistema de inteligencia artificial basado en algoritmos de aprendizaje profundo con el objetivo de ayudar a los pacientes con la enfermedad de Alzheimer a recuperar parte de la comodidad individual normal y la independencia. El sistema propuesto utiliza inteligencia artificial para reconocer la actividad humana en video, pudiendo identificar los momentos en que la persona monitoreada está comiendo o hidratándose, recordándoles mediante mensajes de audio que olvidaron comer o beber o que comieron en exceso. También permite la supervisión y gestión remota del programa de nutrición por parte de un cuidador. El documento incluye el estudio, la búsqueda, el entrenamiento y el uso de modelos y algoritmos específicos del campo del aprendizaje profundo aplicado a la visión por computadora para clasificar imágenes, detectar objetos en imágenes y reconocer flujos de video de actividad humana. Esta investigación muestra que, incluso utilizando hardware computacional estándar, el entrenamiento de las redes neuronales proporcionó buenas capacidades predictivas para los modelos (clasificación de imágenes 96%, detección de objetos 74% y análisis de actividad 78%), con el entrenamiento realizado en menos de 48 horas, mientras que el modelo resultante desplegado en la placa de desarrollo portátil ofrecía tiempos de respuesta rápidos, es decir, dos segundos. Así, el estudio actual enfatiza la importancia de la inteligencia artificial utilizada para ayudar tanto a las personas con la enfermedad de Alzheimer como a sus cuidadores, llenando un vacío en el dominio del software de asistencia inteligente.