Escadas Rolantes são importantes meios de locomoção dentro de sistemas
metro-ferroviários. Em caso de falhas, elas podem parar bruscamente, podendo gerar graves acidentes. Desta forma, é fundamental que a detecção das falhas neste equipamento ocorra de forma correta. O objetivo deste trabalho é diminuir a incidência de paradas desnecessárias nas escadas rolantes, evitando assim graves acidentes, transtornos aos usuários e também diminuindo custos com manutenção. Para isto, foi desenvolvido um dispositivo de baixo custo para captar os dados vibracionais de uma escada rolante. De posse destes dados, foi realizado um estudo de viabilidade da utilização de uma rede neural artificial do tipo mapa auto-organizável, para que estes dados fossem classificados corretamente e com isto o sistema pudesse diferenciar uma falha real de uma falsa falha em uma escada rolante. O modelo proposto obteve 77,67% de acerto na classificação das falhas, em relação a outros tipos de sinais provenientes da vibração das escadas rolantes.