Los tricomas son apéndices uni- o multi-celulares desarrollados en la epidermis de la mayoría de las especies de plantas que actúan como barrera protectora frente a las diversas amenazas naturales. Evaluar la densidad de tricomas se convierte pues en una aproximación valiosa para dilucidar la respuesta de defensa de las plantas ante un entorno continuamente desafiante. Hasta el momento los métodos desarrollados eran fiables, pero requerían equipos o softwares especializados o pasos previos de manipulación del tejido vegetal, lo que suponía un problema en la implantación del método en muchos laboratorios. En nuestro grupo hemos desarrollado un nuevo método rápido, acesible y fácil de usar que supera todos estos inconvenientes y hace que la cuantificación de tricomas sea una opción accesible para la comunidad científica. En particular, este nuevo método se basa en el uso de aprendizaje automático como una herramienta fiable para el conteo de tricomas. Nuestro método muestra una alta fiabilidad y eficacia en la cuantificación de tricomas en Arabidopsis thaliana mediante la comparación de resultados manuales y automatizados en accesiones de Arabidopsis con diversas densidades de tricomas. Debido a la plasticidad que proporciona el aprendizaje automático, este método también mostró adaptabilidad a otras especies de plantas, lo que demuestra la capacidad del método para extender su alcance a una comunidad científica más amplia.