La falsificación de moneda es un problema en el país y se evidencia en informes periodísticos de incautaciones de billetes y monedas falsificadas que aparecen cada cierto tiempo a nivel nacional; por lo tanto, la necesidad de un sistema de reconocimiento de billetes y monedas es imperativo dado que a la par del crecimiento tecnológico que apoye esta tarea, también la maquinaria y tecnología utilizada para la falsificación de billetes y monedas es más accesible y costeable. La identificación de billetes y monedas falsificadas ha estado enfocada en gran medida en el procesamiento de imágenes. En el presente artículo se utiliza un modelo basado en aprendizaje por transferencia que viene teniendo buenos resultados en problemas específicos de clasificación de imágenes en la actualidad. Se ha construido un conjunto de datos con imágenes de billetes genuinos y falsificados para el entrenamiento y pruebas del modelo. Los resultados obtenidos son muy alentadores y demandan un entrenamiento más robusto con una mayor cantidad de imágenes. Asimismo con algunas mejoras en la arquitectura se podría adaptar un modelo a una aplicación móvil de manera que pueda apoyar al ciudadano de a pie en la identificación de billetes falsificados en tiempo real.