Devido ao crescimento de casos de COVID-19 no ano de 2020, a Organização Mundial de Saúde (OMS) orientou a utilização de máscaras com o intuito de diminuir o contágio da doença. O Município de São Paulo tornou obrigatório o uso de máscaras em estabelecimentos públicos, conforme o artigo 7 do decreto 59396 deste ano. Objetivo : O projeto proposto tem como objetivo implementar uma solução computacional que permita monitorar a utilização de máscaras de proteção em ambientes públicos. Método : O sistema computacional utiliza a linguagem Python e suas bibliotecas, com destaque ao OpenCV para o tratamento de imagens e a incorporação do classificador Haar Cascade no projeto; o framework de desenvolvimento web Flask foi utilizado para criar um painel de controle auxiliando a visualização dos dados obtidos na detecção. Resultados : Foi desenvolvida uma aplicação web permitindo a detecção e armazenamento de imagens das pessoas que não estão utilizando máscaras, com baixo custo de implantação. O Classificador apresentou uma precisão, revocação e f1-score 63%, 93% e 75%, respectivamente. Conclusão : O sistema foi capaz de detectar faces que estavam sem máscara de proteção por meio da implementação do algoritmo Haar Cascade. A utilização do framework de desenvolvimento web Flask permitiu a criação do protótipo e integração dos componentes da aplicação. Os dados gerados pelo sistema foram armazenados em um banco de dados não relacional na nuvem, possibilitando a análise dos dados. Discussão : A precisão alcançada pelo algoritmo Haar Cascade utilizado neste projeto foi satisfatória, no entanto, novos experimentos serão conduzidos para explorar novas técnicas de visão computacional, como a utilização de aprendizado profundo.