La inspección de defectos de corrosión y picaduras es crítica en las industrias petroquímica, marina y offshore. La inspección por ondas guiadas se utiliza ampliamente para detectar estas fallas y controlar los costos operativos. Las ondas guiadas de modos de orden superior (HOMC), compuestas por modos de ondas Lamb de orden superior, ofrecen una resolución mejorada en comparación con las ondas guiadas de baja frecuencia. Exhiben una dispersión mínima, una sensibilidad reducida a características de superficie como las uniones en T, y retienen la mayor parte de su energía al interactuar con defectos en la superficie. Este estudio emplea simulaciones de elementos finitos bidimensionales para investigar la propagación e interacción de las ondas guiadas HOMC con defectos en una unión en T y una placa de aluminio. Se utilizan tanto métodos de ajuste convencionales como modelos de aprendizaje automático (ML) para estimar la profundidad de defectos agudos que alcanzan hasta la mitad del grosor de la placa. Los resultados demuestran que ambos enfoques pueden utilizar datos de defectos de un ancho para predecir la profundidad de defectos con un ancho diferente. El modelo de ML supera al método de ajuste, logrando una mayor precisión en las predicciones mientras reduce la dependencia del conocimiento experto. El método desarrollado muestra un gran potencial para caracterizar defectos agudos de diferentes anchos, asemejándose estrechamente a escenarios reales de corrosión por picaduras.