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El uso de herramientas como las imágenes de tomografía computarizada (TC) y algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning) como las redes neuronales convolucionales resultan útiles para detectar, cuantificar y optimizar el diagnóstico de pacientes con lesiones causadas por COVID-19. En este trabajo se utilizó una base de datos que contiene 2581 imágenes de TC y se implementó la arquitectura de la red neuronal convolucional U-Net, obteniendo como promedio en las métricas de evaluación DICE y Jaccard de 0.85 y 0.75 respectivamente en el conjunto de prueba.