Este artículo se propone un sistema de verificación estática de firmas con alta capacidad de detección de falsificaciones. En la etapa de extracción de características se obtienen los coeficientes de la transformada de Gabor en cada región de la firma, extrayéndose la posición del coeficiente sobresaliente de cada región. Estas proporcionan información local acerca de la frecuencia y orientación de la textura de una firma. Usando las características extraídas, el sistema entrena una red neuronal de retropropagación con una arquitectura de 9-9-2 para cada firmante. La eficiencia del sistema propuesto se evaluó usando 30 firmas auténticas y 20 firmas falsificadas por expertos para cada firmante. De los resultados obtenidos por simulación, se concluye que el sistema propuesto presenta una verificación global con 90% de acierto, con una menor complejidad computacional