En línea con el concepto de agricultura de precisión, este estudio tuvo como objetivo validar el uso de imágenes aéreas digitales capturadas utilizando una aeronave pilotada de forma remota (RPA) para recopilar datos zootécnicos sobre sistemas de corrales de engorde de ganado en un entorno tropical. Las imágenes fueron capturadas en 21 días no consecutivos en 110 corrales con hasta 150 animales cada uno. Se adoptaron métodos convencionales y basados en RPA para determinar el comportamiento animal, los niveles de comederos, el recuento de animales y las condiciones de los corrales. El análisis de datos reveló un acuerdo casi perfecto (coeficiente kappa = 0.901) entre las lecturas de comederos tomadas por métodos convencionales y RPA, así como un acuerdo sustancial para la puntuación fecal (coeficiente kappa = 0.785) y las condiciones de superficie (coeficiente kappa = 0.737). Sin embargo, los recuentos de animales y las puntuaciones de calidad del agua mostraron solo un acuerdo regular, lo que sugiere desafíos en el uso de RPA para estas tareas específicas. Los resultados indicaron que RPA representa una alternativa viable a los métodos convencionales para monitorear índices zootécnicos en corrales de engorde, ofreciendo beneficios en términos de precisión, eficiencia y rentabilidad. La implementación de métodos basados en RPA tiene el potencial de mejorar la gestión animal, el bienestar y el rendimiento en sistemas de corrales de engorde.