La Web de datos crece rápidamente, constantemente y representa el futuro de los motores de búsqueda basados en la Web semántica. Linked Open Data como parte de la Web semántica contiene datos de una amplia gama de dominios, incluyendo datos de ciencias de la vida, gubernamentales, generados por el usuario, geográficos, publicaciones y medios, así como conjuntos de datos de múltiples dominios como DBpedia o Freebase. En este sentido, las aplicaciones de Linked Data, que desean consumir datos de la nube de Linked Open Data, tienen el desafío de consultar datos de una amplia gama de vocabularios RDF, valores múltiples para atributos de entidad, URIs diferentes dentro de diferentes fuentes de datos, entre otras cuestiones. Además, las aplicaciones de Linked Data reportadas en la literatura se desarrollaron para investigadores, profesionales de la Web Of Data y usuarios altamente calificados. En este trabajo, se propone una arquitectura de integración para múltiples conjuntos de datos con el fin de disminuir esta brecha, y proporcionar una forma sencilla de acceder a múltiples dominios de Linked Open Data. Además, proporcionar un conjunto de interfaces graficas de usuario amigables para usuarios no experimentados, y acceso multimodal al consumo de Linked Data. En este sentido, para el desarrollo de estas aplicaciones multi-dominio y multi-modal, es necesario tener en cuenta varios factores, entre ellos: 1) el rápido crecimiento de los dominios en Linked Data; 2) los dispositivos de uso cotidiano (computadoras, smartphones, tablets, entre otros), 3) habilidades y capacidades del usuario, 4) vocabularios a través de las diversas culturas en el mundo, y 5) experiencia de usuario a través de las interfaces gráficas de usuario. Este proyecto de tesis tiene por objeto desarrollar una arquitectura de software para la generación de aplicaciones de Linked Data multi-dominio y multi-modal. Estas aplicaciones tienen el requerimiento de ser vistas en varios dispositivos, tales como computadoras, smartphones y tabletas, incorporando procesamiento de lenguaje natural y capacidades de reconocimiento de voz. Esta tesis considera una arquitectura basada en Web para desplegar el sistema, con el fin de facilitar el acceso desde cualquier lugar con acceso a Internet.