Este trabajo de investigación propone un método para la generación de mapas georreferenciados con información contextual desde un enfoque de sensado móvil. Esto significa que se utilizan las capacidades de distintos sensores equipados en dispositivos móviles (como los teléfonos inteligentes) para extraer información del contexto de un individuo. Esta información además puede combinarse para obtener información que no podría conseguirse de manera aislada. La motivación detrás de esto es de múltiples orígenes. Principalmente, el segmento de sensado móvil en la investigación es incipiente, y previos trabajos han propuesto la búsqueda de métodos de sensado híbridos para la obtención de información contextual. Por otra parte, la aplicación de este tipo de métodos ofrece un alternativa para la generación de mapas, así como la obtención de información de características de los lugares referenciados por los mapas. La fortaleza de estas alternativas reside en el creciente número de dispositivos móviles en los que este tipo de métodos es aplicable, así como el creciente número de sensores de los que disponen, su poder de cómputo y de la infraestructura que los soporta. Los resultados obtenidos demuestran que la combinación de sensado de acelerometría y localización permiten obtener un mejor trazado de mapas respecto a los métodos que solamente utilizan localización, mientras que la tipificación de terrenos mediante el uso de redes neuronales alcanza un 80% de precisión. Finalmente, se propone trabajo futuro según las oportunidades de mejora de este proyecto y desde la perspectiva de los sistemas distribuidos.