El creciente interés en los chatbots dentro del ámbito médico subraya la necesidad de una comprensión integral de sus capacidades y limitaciones, particularmente en el contexto de la educación anatómica. Los chatbots tienen el potencial de comprender conceptos anatómicos complejos, ofrecer información avanzada y contextualizada, y servir como un recurso valioso para estudiantes y educadores de medicina. Este estudio tuvo como objetivo evaluar la competencia y las limitaciones de los chatbots en el ámbito de la neuroanatomía. Métodos: Desarrollamos 30 preguntas y las administramos a ChatGPT-4, Google Gemini, Microsoft Copilot y Perplexity.ai en sus versiones abiertas. Las preguntas fueron construidas de manera colaborativa por el equipo de investigación, seleccionadas a través de un proceso semi-randomizado dentro del dominio de la neuroanatomía. Las respuestas de los chatbots fueron evaluadas de manera ciega por su validez y adecuación, utilizando una escala de Likert de 5 puntos. Resultados: El rendimiento más alto observado entre los chatbots evaluados fue exhibido por ChatGPT-4 y Perplexity.ai, que lograron puntuaciones de 4.6 +/- 0.5 y 4.5 +/- 0.5, respectivamente. Microsoft Copilot (4.4 +/- 0.5) y Google Gemini (4.1 +/- 1.0) siguieron. El rendimiento menos exitoso se observó en la tarea de generar una estructura neuroanatómica: solo Microsoft Copilot intentó cumplir con la solicitud, aunque con un resultado dramáticamente defectuoso. Por el contrario, Google Gemini y Perplexity.ai proporcionaron enlaces web a ilustraciones anatómicas. Conclusiones: A pesar de los avances tecnológicos, los modelos de IA aún no han alcanzado un nivel de sofisticación suficiente para reemplazar completamente el papel de los educadores o facilitadores en un curso de neuroanatomía; sin embargo, pueden servir como herramientas complementarias valiosas para educadores y estudiantes de medicina cuando se utilizan con consideración cuidadosa.