La detección de emociones en niños con Trastorno del Espectro Autista (TEA) plantea un desafío clave: cómo interpretar expresiones emocionales para fomentar una inclusión efectiva en entornos educativos regulares. Este tema resulta crucial en el contexto actual, dado el creciente énfasis en la educación inclusiva y la necesidad de adaptar metodologías pedagógicas a las particularidades de los estudiantes con TEA. Aunque la literatura existente aborda el reconocimiento de emociones mediante visión por computador, carece de enfoques que integren la incertidumbre inherente a las emociones humanas en contextos educativos. Para abordar esta brecha, el presente estudio emplea la Teoría de Conjuntos Neutrosóficos, una herramienta matemática que modela la indeterminación, junto con técnicas de visión por computador basadas en redes neuronales convolucionales, para analizar expresiones faciales en tiempo real. Los resultados revelan que este enfoque permite clasificar con precisión emociones como felicidad, neutralidad y miedo, ofreciendo datos valiosos para ajustar estrategias pedagógicas. Esta investigación contribuye al campo al proponer un marco teórico novedoso que combina neutrosofía y tecnología para mejorar la inclusión educativa. Además, proporciona a los docentes herramientas prácticas para personalizar la enseñanza, promoviendo un entorno de aprendizaje más equitativo y emocionalmente positivo para estudiantes con TEA.