La clasificación de uso del suelo y vegetación es un ejercicio complejo y difícil de realizar con métodos tradicionales, por lo que los modelos de aprendizaje profundo son una alternativa para su aplicación debido a que son altamente capaces de aprender esta semántica compleja, lo que hace plausible su aplicación en la identificación automática de usos del suelo y vegetación, a partir de patrones espacio-temporales extraídos de su apariencia. El objetivo del presente estudio fue proponer y evaluar un modelo de red neuronal convolucional de aprendizaje profundo para la clasificación de 22 clases distintas de cobertura y uso del suelo ubicadas en la cuenca río Atoyac-Salado. El modelo propuesto se entrenó utilizando datos digitales capturados en 2021 por el satélite Sentinel 2; se aplicó una combinación diferente de hiperparámetros, en la cual la precisión del modelo depende del optimizador, la función de activación, el tamaño del filtro, la tasa de aprendizaje y el tamaño del lote. Los resultados proporcionaron una precisión de 84.57 % para el conjunto de datos. Para reducir el sobreajuste se empleó el método de regularización denominado dropout, que resultó ser muy eficaz. Se comprobó con suficiente precisión que el aprendizaje profundo con redes neuronales convolucionales identifica patrones en los datos de la reflectancia captada por las imágenes del satélite Sentinel 2 para la clasificación el uso de suelo y vegetación en áreas con una dificultad intrínseca en la cuenca del río Atoyac-Salado