En Colombia, cultivos estratégicos como el aguacate cv. Hass y la gulupa constituyen pilares fundamentales para la oferta exportadora de frutas frescas, generando divisas y promoviendo el desarrollo económico y social del sector rural. No obstante, estos cultivos enfrentan graves limitaciones fitosanitarias en la etapa poscosecha, donde las pérdidas por enfermedades pueden superar el 25–30 %, afectando directamente la calidad del fruto, la rentabilidad del productor y el acceso a mercados internacionales exigentes. Entre las principales patologías que comprometen la integridad de estos productos se encuentran la antracnosis (causada por Colletotrichum spp.) en gulupa y la pudrición del pedúnculo (asociada a Lasiodiplodia theobromae) en aguacate. Ambas enfermedades deterioran la apariencia externa del fruto, reducen su vida útil en anaquel y ocasionan altos porcentajes de rechazo en los puntos de destino comercial. Frente a esta problemática, el presente proyecto propone una solución integral basada en el uso de tecnologías emergentes, particularmente la inteligencia artificial (IA) y el asesoramiento espectral. Se plantea el desarrollo de un sistema automatizado para la detección temprana de daños epidérmicos mediante la integración de datos provenientes de sensores espectrales en rangos VIS-IR y análisis de imágenes RGB, con el fin de identificar patrones asociados a síntomas iniciales de las enfermedades antes mencionadas. La metodología contempla el entrenamiento de modelos de clasificación e identificación de síntomas en frutos mediante técnicas de aprendizaje profundo, usando bases de datos propias obtenidas en condiciones controladas y comerciales. Posteriormente, se desarrollará un prototipo digital funcional, que permita a usuarios finales productores, empacadores o técnicos hacer uso de la tecnología a través de una interfaz sencilla y portable. Este proyecto está alineado con los ejes misionales de la Universidad Nacional de Colombia y de la Facultad de Ciencias Agrarias, en tanto promueve la aplicación del conocimiento científico al desarrollo de soluciones innovadoras para el sector agropecuario nacional. Además, fomenta el uso de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y la agricultura digital, impulsa la formación académica mediante la participación activa de estudiantes de pregrado y posgrado, y proyecta la generación de productos académicos como manuscritos científicos para su posible publicación en revistas indexadas. Esta propuesta se inserta dentro del marco de sostenibilidad, equidad y modernización tecnológica del agro colombiano, y busca fortalecer la competitividad del pequeño y mediano productor, generando herramientas prácticas, replicables y adaptables a diferentes cadenas productivas frutícolas del país.