Cuando se calienta comida en un horno de microondas, el usuario estima el tiempo de calentamiento. Esta estimación puede ser incorrecta, lo que hace que la comida esté demasiado caliente o aún fría. En esta investigación, se diseña un horno de microondas inteligente. Después de que la comida se coloca en el horno de microondas y se cierra la puerta, captura la imagen de la comida, clasifica la imagen y luego sugiere la temperatura objetivo de la comida aprendiendo de experiencias previas, para que el usuario no tenga que recordar la temperatura objetivo de la comida cada vez que se calienta la misma comida. La temperatura de la comida se mide utilizando una cámara térmica. El microondas propuesto incorpora una pantalla para mostrar una imagen térmica a color en tiempo real de la comida. El microondas detiene automáticamente el calentamiento cuando la temperatura de la comida alcanza la temperatura objetivo utilizando un control en bucle cerrado. El clasificador de imágenes basado en aprendizaje profundo aprende gradualmente el tipo de alimentos que se consumen en ese hogar y se vuelve más inteligente en la recomendación de temperatura. El sistema puede clasificar y recomendar la temperatura objetivo con un 93% de precisión. Se desarrolla un prototipo utilizando un sistema basado en microcontrolador y se prueba con éxito.