Algoritmos de Aprendizagem de Máquina (AM) têm se tornando aliados no desenvolvimento de ferramentas mais acuradas e precisas para a reabilitação. Nessa perspectiva, novas órteses estão em desenvolvimento para auxiliar na reabilitação para favorecer a autonomia, funcionalidade e o auto-cuidado. Com a evolução tecnológica, foi possível adicionar sensores capazes de captar sinais biológicos, como eletromiografia de superfície (EMGs) e unidades de medição inercial (UMIs), fim de analisar o movimento do segmento corporal em tempo real. Todavia, existe uma variabilidade de características do sinal biológico, principalmente, em pessoas com Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), cuja a sintomatologia é bastante heterogênea. Diante disso, surge a necessidade de novos sistemas capazes de identificar esses diferentes padrões de movimento, por meio de algoritmos de AM. Tendo em vista a importância da movimentação de membro superior (MS) para manuseio de objetos, execução de atividade de rotina e independência funcional. Assim, almeja-se implementar algoritmo de AM em órtese de MS e analisar a sua viabilidade em pessoas com ELA. Esta órtese será capaz de captar o sinal de EMGs e de UMIs, e classificar padrões de movimento fisiológico e patológico, por meio de algoritmos de AM, permitindo o monitoramento e ajuste do movimento em tempo real, a fim de favorecer uma boa performance motora para pessoas com ELA.