La pandemia de COVID-19 ha causado la muerte de millones de personas en todo el mundo. La comunidad científica enfrenta una dura lucha para reducir los efectos de esta pandemia. Se han llevado a cabo varias investigaciones que abordan diferentes perspectivas. Sin embargo, no es fácil encontrar estudios centrados en las cadenas de contagio de COVID-19. Un análisis profundo de las cadenas de contagio puede contribuir con nuevos hallazgos que se pueden utilizar para reducir los efectos de COVID-19. Por ejemplo, se podrían identificar algunas cadenas interesantes con comportamientos específicos y realizar análisis más profundos para investigar las razones de tales comportamientos. Para representar, validar y analizar la información de las cadenas de contagio, adoptamos un enfoque ontológico. Las ontologías son técnicas de inteligencia artificial que se han convertido en soluciones ampliamente aceptadas para la representación del conocimiento y los análisis correspondientes. La representación semántica de la información mediante ontologías permite verificar la consistencia de la información, así como el razonamiento automático para inferir nuevo conocimiento. La ontología se implementó en el Lenguaje de Ontología Web (OWL), que es un lenguaje formal basado en lógicas de descripción. Este enfoque podría tener un impacto especial en las ciudades inteligentes, que se caracterizan por utilizar información para mejorar la calidad de los servicios básicos para los ciudadanos. En particular, los servicios de salud podrían aprovechar este enfoque para reducir los efectos de COVID-19.