In smart agriculture, a compact and accurate mobile application will be very helpful in assisting farmers in detecting and following diseases on their rice plants. After that, propersolutions could be given to effectively kill and control these diseases. In this paper, a new mobile application to automatically classify a number of defined diseases on rice images isgiven. To do so, a convolutional neural network (CNN) model is designed. The CNN model has proved to be a very good balance between accuracy and time efficiency compared to some state-of-the-art models. The application has been successfully installed on the smartphone.Trong nông nghiệp thông minh, một ứng dụng di động nhỏ gọn và chính xác sẽ rất hữu ích trong việc hỗ trợ người nông dân phát hiện và theo dõi các bệnh trên cây lúa từ đó có giảipháp tiêu diệt, kiểm soát một cách hiệu quả. Trong bài báo này, ứng dụng trên di động để tự động phân loại chính xác một số bệnh trên lúa từ hình ảnh được đề xuất xây dựng. Để làmđược như vậy, một mô hình mạng nơ ron tích chập (CNN) được đề xuất thiết kế. Mô hình CNN đưa ra đạt được hiệu suất cân bằng rất tốt giữa độ chính xác và hiệu quả về thời gian so với các mô hình hiện đại hiện nay. Ứng dụng được cài đặt thành công trên điện thoại thông minh.