En la actualidad existen diversas opciones al momento de escoger técnicas de recuperación mejorada (EOR) para aplicarlas en reservorios maduros, por ende, es necesario que los ingenieros cuenten con un programa que les permita seleccionar y filtrar de un modo ágil y eficiente las más idóneas de entre todas las alternativas. Este objetivo se lo solventa mediante una investigación bibliográfica de diversos trabajos y estudios alrededor del mundo donde se aplicaron y conocieron los factores y parámetros que influyen en la eficacia de las técnicas cuando son implementadas en el campo, además de los beneficios que cada una de ellas ofrece. Adicionalmente se utilizó el lenguaje de programación Python para desarrollar un programa de código abierto que permita a nuevos colaboradores mejorar el producto en caso de ser necesario. Dando como resultado una aplicación web que permita seleccionar (screening) técnicas EOR para distintos casos de estudio, cada uno con distintos parámetros y rangos de idoneidad basados en una escala de puntuación que selecciona a el (los) mejor(es) y los ordena del más al menos óptimo. Finalmente se presentó el funcionamiento del mismo mediante datos reales de un campo en la Amazonía ecuatoriana permitiendo seleccionar la mejor técnica en cuestión de segundos con técnicas actualizadas hasta la fecha de presentación de este proyecto. Palabras Clave: EOR, Python, Recuperación Mejorada de Petróleo, Algoritmo de selección.