Debido a los avances de las tecnologías de la información y el Internet de las cosas (IoT), el número de sensores distribuidos y dispositivos IoT en los sistemas de IoT social (SIoT) está proliferando. Esto ha llevado a diversas aplicaciones multimedia, reconocimiento facial y realidad aumentada (RA). Estas aplicaciones son intensivas en computación y sensibles a la latencia y se han vuelto populares en nuestra vida diaria. Sin embargo, los dispositivos IoT son conocidos por sus recursos computacionales limitados, lo que dificulta la ejecución de estas aplicaciones. La computación en el borde móvil (MEC) ha aparecido y ha sido considerada un paradigma prometedor para resolver este problema. La migración de las aplicaciones de dispositivos IoT para ser ejecutadas en la nube perimetral no solo puede proporcionar recursos computacionales para procesar estas aplicaciones, sino también reducir la latencia de transmisión entre los dispositivos IoT y la nube perimetral. En este documento, se investiga la asignación de recursos de computación y la descarga de aplicaciones multimedia en sistemas SIoT asistidos por MEC. Nuestro objetivo es optimizar la asignación de recursos y la descarga de aplicaciones al minimizar conjuntamente la latencia de ejecución de aplicaciones multimedia y la energía consumida por los dispositivos IoT. El problema estudiado es una formulación del problema de minimización total de sobrecarga de computación optimizando los recursos computacionales en los servidores perimetrales. Además, dado que la tecnología de escalado dinámico de voltaje (DVS) puede ofrecer más flexibilidad para el diseño del sistema MEC, la incorporamos en la descarga de aplicaciones. Dado que el problema estudiado es un problema de programación no lineal entera mixta (MINP), se propone un método eficiente para abordarlo. Al comparar con los esquemas de referencia, el análisis teórico y los resultados de simulación demuestran que el método propuesto de descarga de aplicaciones multimedia puede mejorar el rendimiento de los sistemas SIoT asistidos por MEC en su mayor parte.