La estimación precoz y precisa de la producción es un objetivo muy codiciado en la agricultura moderna. En el caso de la olivicultura, ello toma una especial relevancia debido al alto valor económico que alcanza su producción. Este artículo presenta una metodología enfocada a lograr dicho objetivo. Concretamente, se propone un algoritmo de visión artificial capaz de detectar las aceitunas visibles en una imagen digital de un árbol de olivo, tomada directamente en campo, de noche y con iluminación artificial. En primera instancia, esta imagen es preprocesada mediante técnicas de morfología matemática y filtrado estadístico para, a partir de ella, obtener un conjunto de subimágenes con alta probabilidad de contener una aceituna. Este preprocesamiento reduce el espacio potencial de búsqueda en una magnitud de 10 3. A continuación, estas subimágenes son clasificadas por una red neuronal convolucional como 'aceituna' o 'descarte'. De un total de 304.483 subimágenes, extraídas de 21 imágenes, la red clasificó correctamente el 98,23%, y arrojó un coeficiente de determinación R 2 igual a 0,9875, al enfrentar el número de aceitunas detectadas con el obtenido manualmente. Esta precisión alcanzada indica que el algoritmo desarrollado constituye un paso certero en la

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