La gestión de desechos sólidos reduce la contaminación, protege la salud pública, conserva los ecosistemas y fomenta el reciclaje y las economías circulares de manera sostenible. Este estudio analiza la problemática de la contaminación causada por la gestión ineficiente de desechos sólidos en áreas urbanas, destacando su impacto negativo en el medio ambiente. En este orden de ideas, se desarrolló el robot recolector T5R-bot, diseñado mediante impresión 3D e implementado con un modelo de visión artificial para la detección de objetos basado en el single shot multibox detector (SSD) y la arquitectura de red neuronal MobileNetV2. Este sistema permite la identificación y recolección autónoma de hasta 12 tipos de residuos, alcanzando una precisión del 98% y un mAP de 97.81%. La metodología incluyó el diseño mecánico del robot con un mecanismo extit{rocker-bogie}, sensores ultrasónicos para navegación y un brazo robótico con cuatro grados de libertad. El modelo fue entrenado con un conjunto de datos recolectado a partir de 2890 imágenes, demostrando gran eficiencia en la detección y recolección de residuos en ambientes contaminados de áreas públicas. Los resultados confirman la viabilidad del robot como una herramienta para mejorar la gestión de residuos sólidos. Además, se propone la integración futura de capacidades de segregación y aprendizaje adaptativo.