El sector bancario ha sido considerado como uno de los principales adoptantes de las Tecnologías de la Información y la Comunicación. Especialmente durante los últimos años, han invertido mucho en la transformación digital de sus procesos de negocio. En cuanto a sus clientes minoristas, los bancos se dieron cuenta muy pronto del gran potencial para proporcionar funciones de autoservicio de valor añadido a través de dispositivos móviles, principalmente smartphones; por lo tanto, han invertido mucho en la funcionalidad de las aplicaciones de banca móvil. Además, la pandemia de COVID-19 ha sacado a la luz diferentes formas de realizar transacciones financieras y aún más usuarios móviles han aprovechado los servicios de las aplicaciones de banca móvil. Así, el propósito de este artículo empírico es investigar los determinantes que impactan a las personas en la adopción o no de aplicaciones de banca móvil. Específicamente, examina dos grupos de individuos, usuarios (adoptantes) y no usuarios (no adoptantes) de aplicaciones de banca móvil, y tiene como objetivo revelar si existen diferencias y similitudes entre los factores que les impactan en la adopción o no de este tipo de servicios de banca móvil. Hasta donde sabemos, este es el segundo intento científico en el que se han comparado estos dos grupos de individuos sobre este tema. El artículo propone un modelo conceptual integral al extender la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT) de Venkatesh et al. (2003) con facilitadores de TIC (es decir, recompensa y seguridad) e inhibidores de TIC (es decir, riesgo y ansiedad), así como el factor de recomendación. Sin embargo, este estudio pretende llenar el vacío de investigación al investigar y demostrar por primera vez el impacto de la influencia social, los factores de recompensa y ansiedad en la intención de comportamiento, la relación entre riesgo y ansiedad y el impacto de la intención de comportamiento en la recomendación a través de la aplicación de técnicas estadísticas de Análisis Factorial Confirmatorio y Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM). Los resultados revelan una serie de diferencias respecto a los factores que impactan o no a estos dos grupos hacia la adopción de aplicaciones de banca móvil; así, proporciona nuevas perspectivas sobre la adopción de aplicaciones de banca móvil en un campo científico poco examinado. Por lo tanto, el estudio pretende ayudar al sector bancario a comprender mejor a sus clientes con el objetivo de formular y aplicar estrategias de m-negocios personalizadas y aumentar no solo la adopción de aplicaciones de banca móvil, sino también el nivel de su uso posterior.