La provisión de información anima a las personas a visitar sitios culturales con más frecuencia. Explotando el gran potencial de uso de las cámaras de teléfonos inteligentes y la visión egocéntrica, describimos el desarrollo de un algoritmo robusto de reconocimiento de obras de arte para ayudar a los usuarios al visitar un espacio artístico. El algoritmo reconoce obras de arte en cualquier condición física de museo, así como puntos de vista de la cámara, lo que lo hace adecuado para diferentes escenarios de uso hacia una experiencia de visita mejorada. El algoritmo fue desarrollado siguiendo un enfoque de múltiples fases, que incluye la recopilación de requisitos, experimentación en un entorno virtual, desarrollo del algoritmo en condiciones reales del entorno, implementación de una aplicación de teléfono inteligente de demostración para el reconocimiento de obras de arte y provisión de información asistencial, y su evaluación. Durante el proceso de desarrollo del algoritmo, se entrenó un modelo de red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento automático de obras de arte utilizando datos recopilados en una galería de arte, seguido de extensas evaluaciones relacionadas con los parámetros que pueden afectar la precisión del reconocimiento, mientras que el algoritmo optimizado también fue evaluado a través de una aplicación dedicada por un grupo de voluntarios con resultados prometedores. El diseño general del algoritmo y la evaluación adoptada para este trabajo también se pueden aplicar en numerosas aplicaciones, especialmente en casos donde el rendimiento del algoritmo bajo condiciones variables y la satisfacción del usuario final son factores críticos.