En este trabajo de tesis se presenta una metodología basada en la transformada wavelet e indicadores estadísticos para la clasificación de señales electromiográficas monitoreadas mediante un sistema de adquisición de bajo costo, aplicadas al movimiento de un brazo robótico. La identificación de patrones o características en señales musculares es un área de estudio que ha permitido la aparición de prótesis mio-eléctricas más avanzadas, logrando así que personas que hayan perdido alguna o varias de sus extremidades recuperen un poco de su estilo de vida, disminuyendo las limitaciones presentes en su día a día. Por estas razones, este trabajo de tesis se implementa un sistema capaz de identificar 9 movimientos (flexión y extensión del brazo, flexión y extensión de los dedos de la mano, pronación y supinación del brazo, flexión y extensión de la muñeca y reposo).