Las ciudades inteligentes necesitan tecnologías que realmente se puedan aplicar para mejorar la calidad de vida y el medio ambiente. Entre todas las posibles soluciones, las Redes de Sensores Inalámbricos (WSNs) basadas en Internet de las Cosas (IoT) tienen el potencial de satisfacer múltiples necesidades, como ofrecer planes en tiempo real para la gestión de emergencias (debido a eventos accidentales o mantenimiento inadecuado de activos) y gestionar multitudes y su distribución espacio-temporal en áreas altamente pobladas (por ejemplo, ciudades o parques) para enfrentar riesgos biológicos (por ejemplo, de un virus) utilizando estrategias como el distanciamiento social y restricciones de movimiento. En consecuencia, el objetivo de este estudio es presentar un sistema de IoT, basado en un IoT-WSN y en algoritmos (Redes Neuronales, NN, y Búsqueda del Camino Más Corto) que sean capaces de reconocer alarmas, salidas disponibles, puntos de reunión, caminos más seguros y más cortos, y aglomeraciones a partir de datos en tiempo real recopilados por sensores y cámaras que explotan la visión por computadora. Posteriormente, esta información se envía a dispositivos móviles utilizando una plataforma web y la tecnología de Comunicación de Campo Cercano (NFC). Los resultados se refieren a dos estudios de caso diferentes (es decir, emergencia y monitoreo) y muestran que el sistema es capaz de proporcionar estrategias personalizadas y enfrentar diferentes situaciones, y que esto también se aplica en caso de una interrupción de la conectividad.