La evaluación de imágenes de frotis de Papanicolaou sigue dependiendo de la revisión manual de los citopatólogos, y los resultados están altamente influenciados por la experiencia profesional, lo que lleva a diferentes grados de inexactitudes en la clasificación celular. Para mejorar la calidad de los resultados del frotis de Papanicolaou, se han realizado varios esfuerzos para crear software que automatice y estandarice el procesamiento de imágenes médicas. En este trabajo, desarrollamos el CEA (Asistente Visual para Citopatólogos), una herramienta fácil de usar para ayudar a los citopatólogos en la realización de sus actividades diarias. Además, la herramienta fue probada por un grupo de citopatólogos, cuyo feedback indica que el CEA podría ser una herramienta valiosa para integrarse en las rutinas de análisis de imágenes de frotis de Papanicolaou. Para la construcción de la herramienta, evaluamos diferentes configuraciones de YOLO y enfoques de clasificación. La mejor combinación de algoritmos utiliza YOLOv5s como algoritmo de detección y un conjunto de EfficientNets como algoritmo de clasificación. Esta configuración logró una precisión de 0.726, un recall de 0.906 y un F1-score de 0.805 al considerar células individuales. También realizamos un análisis para clasificar la imagen en su conjunto, en cuyo caso, la mejor configuración fue el YOLOv5s para realizar las tareas de detección y clasificación, y logró una precisión de 0.975, un recall de 0.992, una exactitud de 0.970 y un F1-score de 0.983.