Hoy en día, los diseñadores web se ven obligados a tener una percepción aún más profunda de cómo los usuarios se acercan a sus productos en términos de experiencia de usuario y usabilidad. La Prueba de Usabilidad Remota (RUT) es la herramienta más adecuada para evaluar la usabilidad de las plataformas web midiendo el nivel de atención, satisfacción y productividad del usuario. RUT no requiere la presencia física de usuarios y evaluadores, pero por esta misma razón dificulta la recolección de datos. Para simplificar la recolección y análisis de datos y ayudar a los moderadores de RUT a recopilar y analizar los datos de los usuarios de manera no intrusiva, este trabajo de investigación propone un marco integral de bajo costo basado en algoritmos de Aprendizaje Profundo. El marco propuesto, llamado Miora, emplea el reconocimiento de expresiones faciales, el reconocimiento de la mirada y algoritmos analíticos para capturar datos sobre otra información de interés para un análisis de usabilidad en profundidad, como las interacciones con el software analizado. Utiliza una metodología de evaluación integral para obtener información sobre métricas de usabilidad y presenta los resultados en una serie de gráficos y estadísticas para que el moderador pueda analizar intuitivamente las diferentes tendencias relacionadas con los KPI utilizados como indicadores de usabilidad. Para demostrar cómo el marco propuesto podría facilitar la recolección de grandes cantidades de datos y permitir a los moderadores realizar tanto pruebas formativas como sumativas de manera más eficiente que las pruebas de usabilidad tradicionales en laboratorio, se han presentado dos estudios de caso: el análisis de una tienda en línea y de una plataforma de gestión. Los resultados obtenidos sugieren que este marco puede ser empleado en pruebas de usabilidad remota para realizar tanto pruebas formativas como sumativas.