A medida que la industria depende cada vez más de la automatización, la necesidad de métodos de inspección, mantenimiento o transporte precisos y confiables se vuelve crucial para garantizar la integridad operativa. La robótica móvil se está posicionando como una disciplina donde un robot se desplaza y realiza dichas tareas, aunque en ocasiones existen entornos complejos, en los cuales falta la información cognitiva necesaria para una ejecución exitosa. La Tesis presenta los resultados de la investigación orientada a mejorar dichos procesos, de forma automatizada, en entornos reales de tres sectores industriales complejos. En la tesis se investiga en las razones específicas por las cuales determinadas tareas, en los escenarios propuestos, presentan una complejidad superior y en ocasiones inabordable a la que puede resolverse con sensórica convencional. Se desarrollan soluciones en los tres casos de uso y se presentan avances sobre el estado actual de la técnica que, incluyendo detectores basados en modelos de inteligencia artificial de una etapa, permiten abordar y mejorar los procesos perceptivos de los robots en estudio. De este modo, las aportaciones en la Tesis presentan mejoras en dichos procesos a través de la inclusión de algoritmos YOLO como un sensor de percepción avanzado.