La leucemia linfoblástica aguda es un tipo de cáncer que se caracteriza por un aumento de linfoblastos inmaduros en la sangre. Actualmente, no se cuenta con un método automático de detección de blastos en sangre, por lo que se propone crear un algoritmo para detectar linfoblastos inmaduros en imágenes obtenidas con microscopio como herramienta para diagnosticar leucemia linfoblástica aguda. Para la clasificación se utilizaron redes neuronales ya existentes (VGG16, VGG19 y MobileNet) para la extracción de características y posteriormente, con una máquina de vectores de soporte, las imágenes fueron clasificadas en células normales y linfoblastos inmaduros. Tras entrenar y probar las redes, el mejor resultado se obtuvo con las características extraídas de MobileNet, dando como resultado un 88% de exactitud en el conjunto de prueba. Los resultados obtenidos demuestran que este algoritmo podría ser utilizado en un futuro como una herramienta de asistencia al diagnóstico de leucemia linfoblástica aguda.