Assim como a pneumonia viral, a COVID-19 é uma doença infecciosa e pode causar uma síndrome respiratória aguda se não for tratada especificamente e em tempo hábil. A doença espalhou-se rapidamente pelo mundo e pode levar à morte em apenas alguns dias. Assim, a investigação de formas rápidas de detecção que ajudem os profissionais de saúde no processo de tomada de decisões é essencial para ajudar na tarefa de salvar vidas. Nesse contexto, propõe-se aplicação móvel flexível que possa ajudar na classificação de imagens usando deep learning. O desenvolvimento se deu com flutter e dart gerando executáveis para IOS e Android bem como construção de API backend em python e os módulos baseado nos seus casos de uso e embarcando modelo mais eficiente para realização das predições com seus respectivos percentuais de categorização. Como estudo de caso utilizou-se a COVID embarcando o rede neural convolucional chamada de VGG16 que apresentou os melhores resultados atingindo uma acurácia média de 96,5%, uma precisão de 96,8%, um recall de 97,1% e um F1-Score de aproximadamente 96,9%. Para os testes utilizou-se uma base de dados constituída por 7.178 radiografias divididas em três classes: Normal, COVID-19 e Pneumonia Viral.