La rinología estudia la anatomía, fisiología y enfermedades que afectan la región nasal: una de las técnicas más modernas para diagnosticar estas enfermedades es la citología nasal o rinocitología, que implica analizar las células contenidas en la mucosa nasal bajo un microscopio e investigar otros elementos como las bacterias, para sospechar una patología. Durante la observación microscópica, las bacterias pueden detectarse en forma de biopelícula, es decir, una colonia bacteriana rodeada por una matriz extracelular orgánica, con una función protectora, compuesta de polisacáridos. En el campo de la citología nasal, la presencia de biopelícula en muestras microscópicas denota la presencia de una infección. En este documento, describimos el diseño y la prueba de un interesante soporte de diagnóstico, para la detección automática de biopelícula, basado en una red neuronal convolucional (CNN). Para demostrar la fiabilidad del sistema, también se probaron soluciones alternativas basadas en técnicas de bosque de aislamiento y bosque aleatorio profundo. Se utiliza análisis de textura, con extracción de características de Haralick y color dominante. El sistema de detección de biopelícula basado en CNN muestra una precisión de aproximadamente el 98%, una precisión promedio de aproximadamente el 100% en el conjunto de pruebas y aproximadamente el 99% en el conjunto de validación. El sistema basado en CNN diseñado en este estudio se confirma como el más confiable entre las mejores tecnologías de reconocimiento de imágenes automáticas, en el contexto específico de este estudio. El sistema desarrollado permite al especialista obtener una identificación rápida y precisa de la biopelícula en las imágenes de las diapositivas.