Esta dissertação propõe um sistema de controle de uma mão robótica utilizando sinais eletromiográficos de superfície (sEMG). Os sinais sEMG são coletados de três diferentes grupos musculares do antebraço superior: músculo palmar longo, músculo extensor dos dedos, e músculo extensor radial longo do carpo. O objetivo dessa pesquisa é o desenvolvimento de um protótipo de uma prótese robótica para pessoas que apresentam amputação da mão, controlado por uma interface eletromiográfica baseada em inteligência computacional. Este trabalho abrange os seguintes tópicos: posicionamento dos eletrodos para capturar os sinais sEMG, projeto de um sistema de eletromiografia como interface muscular, método de pré processamento de sinais, uso de técnicas de inteligência computacional para a interpretação dos sinais sEMG, projeto da mão robótica, e método de controle utilizado para controlar as posições dos dedos e o controle da força da mão. Nesta dissertação é utilizada a transformada wavelet como método de extração de características nos sinais eletromiográficos, e uma rede neural multicamada como método de classificação de padrões. O modelo proposto apresentou resultados satisfatórios, conseguindo 90,5 por cento de classificação correta dos padrões para o reconhecimento de 6 posturas diferentes da mão, 94,3 por cento para 5 posturas, e 96,25 por cento para 4 posturas.