Ahora comienza el «procesado distintivo» de las Redes neuronales convolucionales, es decir, haremos las llamadas «convoluciones»: Estas consisten en tomar «grupos de pixeles cercanos» de la imagen de entrada e ir operando matemáticamente (producto escalar) contra una pequeña matriz que se llama kernel. Ese kernel supongamos que tiene un tamaño de de 3×3 pixels y con ese tamaño logra «visualizar» todas las neuronas de entrada (de izquierda-derecha, de arriba-abajo) y asi logra generar una nueva matriz de salida, que en definitiva será nuestra nueva capa de neuronas ocultas.
NOTA: si la imagen fuera a color, el kernel realmente sería de 3x3x3 es decir: un filtro con 3 kernels de 3×3; luego esos 3 filtros se suman (y se le suma una unidad bias) y conformarán 1 salida (cómo si fuera 1 solo canal).
