As plataformas de computação em nuvem tornam acessível a tecnologia de reconhecimento de texto. Entretanto, a escolha da plataforma mais adequada para uma determinada aplicação nem sempre é evidente. Este trabalho avaliou cinco soluções diferentes para reconhecimento de texto: AWS Rekognition, Microsoft Azure, Cloudmersive, Google OCR e OCRSpace. Foi utilizada uma base de dados de imagens de mostradores de sete segmentos em medidores de energia elétrica, a “YUVA EB Dataset”. Não houve pré-processamento para a melhoria da qualidade da imagem, para melhoria de iluminação ou para eliminação de ruídos. O Google Cloud apresentou melhores resultados acertando 100 resultados das 169 imagens de entrada, com acurácia de 86,5%considerando os 965 dígitos. Os resultados obtidos sugerem que as soluções oferecidas comercialmente não são adequadas para uso em produção sem uma etapa anterior de pré-processamento das imagens.