Esse trabalho apresenta o desenvolvimento de uma interface cérebro-máquina (Brain Machine Interface - BMI) como um meio alternativo de comunicação para uso na robótica. O trabalho engloba o projeto e construção de um eletroencefalógrafo (EEG), assim como o desenvolvimento de todos os algoritmos computacionais e demais técnicas necessárias para o reconhecimento de atividades mentais. A interface cérebro-máquina desenvolvida é utilizada para comandar os movimentos de um manipulador robótico MA2000, associando quatro atividades mentais distintas a quatro movimentos do manipulador. A interface baseia-se na análise de sinais eletroencefalográficos, extraindo desses, características que podem ser classificadas como uma atividade mental específica. Primeiramente os sinais EEG são pré-processados, filtrando-se os ruídos indesejados, utilizando filtros espaciais para o aumento da resolução espacial do escalpe, e extraindo-se características relevantes à classificação das atividades mentais. Em seguida, diferentes modelos de classificadores são propostos, avaliados e comparados. Por último, duas implementações dos classificadores são propostas para aumentar o índice de comandos corretos para o manipulador. Em uma das implementações, obtiveram-se taxas de acerto de até 91% dos comandos, enquanto a taxa de comandos incorretos chegou ao mínimo de 1.25% após 400 tentativas de controle do manipulador.