En este proyecto de grado se estudia el problema de la tasación de vehículos en siniestros de tránsito a partir de imágenes. El problema completo consta de dos partes: la detección de las partes dañadas del vehículo a partir de las imágenes, y la cotización de su reparación. El alcance de este proyecto aborda la detección de las partes dañadas en un siniestro, siendo la más compleja. Se utilizan metodologías de aprendizaje automático y redes neuronales convolucionales para resolver el problema, en particular se hace uso principalmente de la arquitectura ResNet50. Todos los conjuntos de datos utilizados en el proyecto fueron brindados por el Banco de Seguros del Estado, que contienen imágenes de todo tipo de vehículos siniestrados junto con metadatos que detallan el siniestro. El problema se segmenta y se aborda parte por parte del vehículo, simplificando los modelos a que aprendan de a una parte a la vez. Los resultados obtenidos en este primer acercamiento al problema muestran que existe oportunidad en la utilización de las técnicas de aprendizaje automático para la automatización del problema, obteniendo buenos resultados en varias piezas. En particular, el proyecto analiza los principales desafíos que surgen al abarcar este problema y plantea varias líneas de trabajo futuro.