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Los tumores cerebrales suponen un obstáculo considerable en el ámbito de la asistencia sanitaria, ya que requieren un diagnóstico preciso y rápido para lograr un tratamiento eficaz y mejorar los resultados de los pacientes. La resonancia magnética (RM) y la tomografía computarizada (TC) son técnicas cruciales para identificar tumores cerebrales, y cada una de ellas aporta ventajas únicas. Sin embargo, depender exclusivamente de una modalidad puede limitar la precisión del diagnóstico. Este proyecto presenta un novedoso método que integra la resonancia magnética y la tomografía computarizada para mejorar la detección y categorización de los tumores cerebrales. Utilizando una red neuronal de convolución de 13 capas y algoritmos de fusión de imágenes, nuestro enfoque pretende combinar las ventajas de ambas modalidades, reduciendo sus respectivos inconvenientes. El flujo de trabajo consiste en cargar resonancias magnéticas y tomografías computarizadas en una interfaz, donde una red neuronal convolucional (CNN) aplica el algoritmo de fusión de imágenes en el backend. El resultado de la clasificación revela la existencia, naturaleza o ausencia de un tumor. Además, los resultados pueden obtenerse a través de un sitio web o una aplicación móvil, lo que facilita y hace más eficaz el diagnóstico de los pacientes por parte de los profesionales sanitarios.