Yann LeCun, junto con Bengio, Bottou y otros, demostró que redes convolucionales entrenadas con backprop podían leer dígitos manuscritos a escala industrial —incluidos sistemas para cheques bancarios.
Las CNN incorporaban invarianzas útiles (traslación local) mediante filtros compartidos, reduciendo parámetros frente a MLP densos. El dataset MNIST se volvió banco de pruebas estándar.
Durante años las CNN fueron “demasiado caras” para imágenes grandes. ImageNet + GPUs cambiaron eso en 2012, pero la arquitectura semilla ya estaba en los 90.
