El Perceptron multicapa es una red neuronal artificial capaz de aprender a funcionar de cierta forma deseable mediante ejemplos y, una vez entrenado, es capaz de responder correctamente en situaciones para las cuales no se le entreno explicitamente, debido a su capacidad de generalizacion. Dichos ejemplos los especifica el disenador o pueden asimilarse con el apoyo de un mapa auto-organizado. En el presente articulo se presentan la verificacion del entrenamiento y el analisis del funcionamiento del Perceptron multicapa empleado durante el desarrollo de un modelo de aprendizaje por imitacion, enfocado al desplazamiento de un robot movil en un espacio bidimensional. Esto se logro disenando un metodo de comparacion entre las graficas de los atractores generados por el robot instructor y el robot aprendiz. Dicho metodo esta soportado en procesamiento digital de imagenes.