O presente trabalho aborda o estudo e o desenvolvimento de um classificador utilizando Máquina de Vetores de Suporte para o reconhecimento de diferentes movimentos da mão humana. Para isso, foram utilizados sinais mioelétricos gerados pelos músculos do antebraço. Tais sinais são provenientes de uma base de dados pública. O classificador desenvolvido foi projetado para o reconhecimento de oito padrões diferentes, por isso ele possui oito Máquinas de Vetores de Suporte organizadas em cascata. Cada uma ficou responsável por separar uma classe em relação a todas as outras. Para estudar o classificador, alguns testes foram realizados variando-se o número de vetores apresentados para o treinamento do classificador, o número de amostras utilizadas para calcular as características temporais que formam os vetores e o tipo de kernel. Os kernels utilizados foram: linear, quadrático e polinomial de terceira ordem. Após a etapa de treinamento, 100 vetores de cada uma das oito classes foram apresentados para o classificador com o objetivo de medir a precisão obtida. Como resultado, foi observado que, dentro das condições de estudo, o classificador desenvolvido foi capaz de atingir índices de acerto de até 99,62%. Com isso é possível concluir que as classes de movimentos estudadas são linearmente separáveis e, portanto, é viável a utilização de máquinas de vetores de suporte para a classificação desses padrões.