En el Perú, la actividad industrial presenta altos índices de accidentes laborales, concentrando cifras alarmantes en la capital según los boletines mensuales del Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. Ante esta situación, la transformación de la seguridad laboral requiere incorporar tecnologías emergentes como Inteligencia Artificial, Deep Learning, Visión por Computador e IoT. Este estudio propone un prototipo de sistema de monitoreo en tiempo real para la detección de equipos de protección personal (EPP) en entornos industriales, contribuyendo a optimizar la supervisión y reducir riesgos. El sistema se basa en un modelo de Red Neuronal Convolucional (CNN) de tipo YOLO (You Only Look Once), reconocido por su arquitectura eficiente para extracción de características y detección precisa de objetos. Se aplicó transferencia de aprendizaje entrenando el modelo en entor...