El cancer de mama es el tumor mas frecuente en la mujer y representa el 31% de los mismos. La tecnica de screening mamario consiste en escanear preventiva y masivamente a toda la poblacion femenina y ha probado reducir el indice de mortalidad por cancer de mama en por lo menos un 25%. El reconocimiento computacional de patrones en imagenes permite automatizar el procesamiento de grandes volumenes de informacion. El abordaje con sistemas inteligentes para la optimizacion del screening implica encontrar las tecnicas que mejor se adecuen a este tipo de problemas (sistema experto, algoritmos geneticos, redes neuronales, sistema inteligente hibrido). La actual tesis abordara el problema utilizando redes neuronales aplicadas a contornos definidos previamente en mamografias para asi clasificarlas por probabilidad de haber contraido cancer de mama. Los tumores cancerigenos suelen tener bordes menos definidos, por lo que con un preprocesamiento adecuado sobre la imagen y el filtro sobel, que permitio resaltar los bordes, se ha alcanzado una mejoria del 85% en la clasificacion del tumor contra un 58% que habian logrado trabajos previos."