Com o objetivo de desenvolver soluções para Cidades Inteligentes que colaborem na mitigação da propagação de doenças, este trabalho considerou o problema de Visão Computacional de detecção do uso de máscaras faciais, o qual foi abordado com os modelos YOLOv3 e YOLOv5 em um estudo de caso com três conjuntos de dados distintos e realísticos. Os resultados experimentais destacaram o YOLOv5 Small 6 como a solução de referência com um mAP de 92,8 % em um cenário de validação com exemplos unificados. Também foi realizada uma transferência de aprendizado desse modelo com imagens do conjunto de dados AIZOO e os resultados foram comparados com soluções da literatura, em que verificou-se competitivo com as alternativas do estado da arte e com forte potencial para ser embarcado em dispositivos computacionais com recursos limitados.