Este documento proporciona un enfoque simple pero efectivo para mejorar el rendimiento de la estimación de la dirección de llegada (DOA) en condiciones de relación señal-ruido (SNR) extremas. Como ejemplo, se utiliza un algoritmo de clasificación de señales múltiples (MUSIC) con un enfoque de aprendizaje profundo (DL). Primero, se proporciona una breve investigación sobre las técnicas existentes de estimación de DOA, seguida de una demostración de un entorno de simulación creado en la plataforma MATLAB para generar y resolver señales de una matriz rectangular uniforme de elementos de antena. Después de eso, se intenta mejorar la precisión de la estimación de estas señales entrenando varios enfoques de DL, incluidas redes neuronales de perceptrón multicapa y convolucionales unidimensionales y bidimensionales, utilizando el conjunto de datos generado. Los hallazgos clave incluyen los casos en los que el enfoque de DL desarrollado puede resolver señales y proporcionar estimaciones precisas de DOA que el algoritmo MUSIC no puede.