Este estudio aborda las limitaciones de las técnicas no destructivas actuales para evaluar la calidad del tomate, como su alto costo, fuerte dependencia de instrumentos espectroscópicos y dificultad en el monitoreo dinámico. El estudio propone un modelo integrado de predicción de calidad del tomate que combina un predictor ambiental basado en memoria a largo y corto plazo (LSTM), una unidad recurrente con mecanismo de atención (GRU-AT) para la predicción dinámica de madurez, y un módulo de evaluación de calidad basado en red neuronal profunda (DNN). El modelo LSTM demostró una alta precisión en la predicción ambiental (R > 0.9559). El modelo GRU-AT destacó en la predicción de la relación de color (R > 0.86), y el modelo DNN logró valores de R superiores a 0.811 para licopeno (LYC), firmeza (FI) y contenido de sólidos solubles (SSC). Los resultados experimentales demuestran que este enfoque puede predecir con precisión múltiples parámetros de calidad utilizando solo imágenes RGB estándar. En resumen, este estudio proporciona una solución de bajo costo y baja complejidad que permite el monitoreo en tiempo real y no destructivo de la calidad del tomate en invernadero, ofreciendo un camino viable para la gestión de la calidad de los cultivos en la agricultura de precisión.