El cncer cervical se forma en las clulas que revisten el cuello uterino y la parte inferior del tero. Debido a razones de costo y baja oferta de servicios destinados a la deteccin de este tipo de cncer, muchas mujeres no tienen acceso a un diagnstico pronto y preciso, ocasionando un inicio tardo del tratamiento. Para dar solucin a este problema se implement una metodologa que clasifica de manera automtica el tipo de cncer cervical, entre leve (Tipo 1 y 2) y agresivo (Tipo 3), utilizando tcnicas de procesamiento digital de imgenes y aprendizaje profundo. Se trabaj en la construccin de un modelo computacional con base en redes neuronales convolucionales, transferencia de aprendizaje y aumento de datos, obteniendo precisiones de clasificacin de hasta 97,35% sobre los datos de validacin, asegurando la confiabilidad de los resultados. Con este trabajo se demostr que el diseo propuesto puede ser usado como un complemento para mejorar la eficiencia de las herramientas del diagnstico asistido del cncer.