En la presente tesis se desarrollan, describen e implementan algorítmos alternativos a los clásicos para la segmentación de imágenes en niveles de gris mediante redes neuronales recurrentes. En el se desarrolla una novedosa implementación neuronal recurrente para la segmentación de imágenes, cuyas características más sobresalientes son la universalidad e independencia frente al sistema de adquisición de la imagen, la robustez y el alto grado de automatización alcanzable. También se introduce una metodología formal y objetiva para la evaluación del comportamiento de la red, de manera tanto independiente (evaluación intra-método) como en comparación con otros algorítmos de segmentación (evaluación intermétodo)