O crescimento contínuo de sistemas industriais e domésticos frente a deficiências na comunicação, sejam por questões de acessibilidade, segurança ou entretenimento, demonstram a necessidade atual por melhorias na efetividade de comunicação entre as diferentes partes de um processo. Neste âmbito, o reconhecimento de gestos torna-se uma solução interessante para aplicações que demandam maior interatividade entre o ser humano e um sistema final, seja este um meio tecnológico ou social. O presente trabalho apresenta a realização de um estudo das tecnologias envolvidas na detecção e caracterização de gestos das mãos e, por conseguinte, o desenvolvimento de um protótipo para a classificação destes sinais em ambiente embarcado, de modo a reduzir tamanho físico, recursos computacionais e custo. No protótipo descrito aplicaram-se tecnologias baseadas em sensores flexivos e inerciais, onde os sinais provenientes destes foram devidamente filtrados e codificados. Estes valores ajustaram-se aos dados de entrada para um classificador baseado em uma rede neural artificial, implementada em um microcontrolador, destinada as rotinas de treinamento e execução. Posteriormente, validou-se o sistema com a aplicação dos movimentos que caracterizavam o alfabeto da linguagem brasileira de sinais (sic).