La aplicación de inteligencia artificial (IA) a varios subcampos médicos ha sido un tema popular de investigación en los últimos años. En particular, el aprendizaje profundo ha sido ampliamente utilizado y ha demostrado ser efectivo en muchos casos. El análisis de datos topológicos (TDA), un campo en ascenso en la intersección de las matemáticas, estadísticas y la informática, ofrece nuevas perspectivas sobre los datos. En este trabajo, desarrollamos una arquitectura novedosa de aprendizaje profundo que llamamos TopoResNet, que integra información topológica en la arquitectura de la red neuronal residual. Para demostrar TopoResNet, lo aplicamos a un problema de clasificación de lesiones cutáneas. Descubrimos que TopoResNet mejora la precisión y la estabilidad del proceso de entrenamiento.