La microscopía es el conjunto de técnicas y métodos destinados a la visualización de objetos que, por ser muy pequeños, están fuera del rango de resolución del ojo humano. En medicina y biología se utiliza la microscopía especialmente para analizar tejidos, células, componentes sanguíneos y microorganismos. En particular, la microscopía fluorescente confocal recoge y detecta la luz emitida por moléculas fluorescentes situadas en un mismo plano del espacio tridimensional, pudiéndose realizar cortes virtuales de las muestras analizadas. Este proyecto consiste en el estudio de las distintas etapas de procesamiento de imágenes adquiridas mediante microscopía fluorescente confocal. Las etapas analizadas son deconvolución, segmentación y extracción de parámetros morfológicos. Para cada una de estas etapas se estudiaron distintos métodos, con el objetivo de evaluar sus desempeños. Además, se realiza un código de Python que permite a cualquier usuario utilizar los métodos analizados. Dado que se estudia un enfoque orientado al aprendizaje profundo y esto requiere muchos datos, también fue necesaria la implementación de un generador de imágenes sintéticas. Finalmente se analizan distintos métodos de clasificación en un conjunto de datos de monocitos en muestras de sangre procesados con el pipeline. Algunas de estas muestras son individuos de control, mientras que otras son de pacientes de Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA).