El trastorno del espectro autista (TEA) es un conjunto de alteraciones relacionadas con el neurodesarrollo. Cada persona con TEA, generalmente muestra estilos de interacción y percepción diferentes, lo que hace que su desempeño académico se vea afectado. La comprensión lectora es uno de los principales desafíos que presentan los individuos con TEA y muchas veces, en los entornos educativos, no se implementan estrategias o herramientas adecuadas para solventar este problema. Esta tesis presenta el desarrollo de una aplicación para un asistente virtual, impulsada por un módulo de inteligencia artificial de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), con el objetivo de brindar un apoyo que se adapte a las preferencias y habilidades de los jóvenes con TEA, en la evaluación de la comprensión lectora. Dicha aplicación presenta, en los dispositivos de asistencia virtual, contenido de evaluación dinámico adaptado a los temas interés del joven con TEA, esto mediante la utilización de las capacidades de un LLM para adaptar lecturas y generar preguntas de evaluación basadas en el texto generado. El LLM evalúa las respuestas dadas por el alumno y con los resultados obtenidos de la estimación se proporciona una retroalimentación inmediata para mejorar el proceso de lectura.