En el presente articulo se describe una metodologia para generar algoritmos de alto nivel, tales como Redes Neuronales Artificiales u otras tecnicas de reconocimiento de patrones para ser implementados en sistemas embebidos. El sistema fue basado en un DSP (Procesador Digital de Senales), para la identificacion y la clasificacion de senales (es decir, EMG); para tal fin se utilizo el software Code Composer Studio V3.3, el cual fue acoplado al paquete Matlab, para realizar la programacion de la tarjeta TMS320F28335 de Texas instruments. El objetivo del estudio fue crear un modelo de una red neuronal artificial a partir de un pre-procesamiento previo, y luego de manera embebida implementar la red al respectivo hardware. La Red MLP (Perceptron Multicapa) fue desarrollada a partir de un conjunto de datos pre-procesados, los cuales fueron obtenidos mediante la adquisicion de senales Electromiograficas. A su vez, estos datos fueron validados por medio de la tecnica de discriminacion y Analisis de Componentes Principales (PCA), la cual fue util para determinar la repetitividad y selectividad del instrumento de medida. A traves de esta aplicacion fue posible mejorar la velocidad de procesamiento, la portabilidad y la respuesta del dispositivo EMG, el cual abre un gran abanico de posibilidades para que esta metodologia sea aplicada en diferentes sectores (es decir, sector industrial, la salud, etc), sobre todo, como un sistema de clasificacion de senales.