El desarrollo de modelos biológicamente plausibles representa un camino alternativo prometedor en el avance de la Inteligencia Artificial (IA). El astrocito (la célula glial más abundante en el cerebro) tiene la capacidad de modular la transmisión neuronal, principalmente, por medio de la liberación de gliotransmisores inducida por las señales de calcio que se generan en su interior y que pueden viajar a través de las redes que conforman. Diversas investigaciones han explorado la inclusión de astrocitos en los algoritmos de redes neuronales como una forma de aumentar su plausibilidad biológica y acercarlos al funcionamiento real del cerebro. En esta investigación se propone una Red Artificial de Impulsos Neurona- Astrocito (Spiking Neuron-Astrocyte Network, SNAN) como modelo computacional del área del cerebro encargada de procesar la información de los rostros. Se seleccionarán los modelos biofísicos para neurona, astrocito, y el tipo de conectividad entre células para la implementación de la SNAN, y se conectará la salida de ésta con un clasificador binario. Las pruebas serán realizadas con imágenes de rostros tomadas de un repositorio público. Se analizará la activación neuronal y astrocítica de la red y su desempeño en contraste con el de algoritmos existentes. Se espera que el modelo resultante siente las bases para el desarrollo de nuevos algoritmos de visión artificial biológicamente plausibles que mejoren el desempeño de los actuales y optimicen su consumo energético.