Este trabalho visa ao desenvolvimento de um sistema de aquisição de sinais eletromiográficos de superfície (SEMG) no antebraço, com a finalidade de controle futuro de prótese de mão. O trabalho dá prosseguimento a estudos anteriores desenvolvidos no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - (IFSP), nos quais foram alcançados êxitos na execução de movimentos específicos em um sistema eletromecânico, com dois canais de aquisição de dados. Neste trabalho, é dada ênfase a um aprimoramento nas aquisições dos sinais EMGs, recorrendo ao desenvolvimento de eletrodos ativos e ao aumento do número de canais de aquisição. Com o uso de três canais e eletrodos ativos, ampliou-se a possibilidade de obter uma maior fidelidade na interpretação dos nos movimentos e também um aumento na taxa de acertos dessa interpretação. Outra melhoria é o acréscimo de movimentos detectados, o que possibilitará ao usuário a realização de mais tarefas e com maior segurança. Cada canal é constituído de um conjunto de dois eletrodos, formando pares de eletrodos próximos, cuja função é de prover sinal para entrada diferencial do amplificador INA 128, Burr-Brown, e mais um eletrodo em comum para os três canais que tem a função de servir como referência. Estes eletrodos foram posicionados em diversos locais estrategicamente estudados, com o objetivo de comparar os sinais com maiores amplitudes e que apresentaram padrões bem mais definidos. Para melhorar a qualidade do sinal obtido, foram projetadas e confeccionadas placas com circuito amplificador junto aos eletrodos, diminuindo significativamente o ruído. Para digitalização dos sinais EMG, optou-se pela utilização da plataforma Arduino, pela sua facilidade de utilização, capacidade de processamento, emprego de software livre e baixo custo. O projeto contou com o desenvolvimento de uma placa de condicionamento de sinais com três tipos de filtros, um amplificador, um ajuste de offset e um retificador, para se obter sinais livres de ruídos, amplificados e retificados e com condições de extrair padrões de movimentos das mãos. Os resultados obtidos atenderam às expectativas, tanto no aspecto da precisão quanto no aspecto da repetibilidade dos sinais com relação aos movimentos das mãos.