Las redes neuronales de convolución (CNN por sus siglas en inglés) han supuesto una auténtica revolución en el campo de la visión artificial, alcanzando resultados que
parecían imposibles para el resto de técnicas. Pese al uso masivo de esta tecnología que se da hoy en día son muchos los interrogantes abiertos sobre su funcionamiento, en especial a la hora de explicar las decisiones que toman y los errores (a veces catastróficos) que cometen. En este trabajo realizamos un estudio de la percepción de estímulos visuales por parte de las CNNs utilizando ilusiones visuales diseñadas para el estudio de la visión humana y mostramos cómo efectivamente también afectan a estas redes. Finalmente, para profundizar en el estudio de las semejanzas y diferencias entre la percepción visual humana y la de las CNNs proponemos un método de generación de ilusiones visuales basado en CNNs.