Este trabalho apresenta o estudo sobre a aplicação de redes neurais artificiais para reconhecimento de padrões de condição de rolamentos em máquinas rotativas. Em um modelo experimental, localizado no Laboratório de Acústica e Vibrações da UFRJ, foram medidos sinais de vibração em um mancal específico. As condições de funcionamento da máquina foram alteradas trocando o rolamento que funcionava de forma padrão, por um rolamento defeituoso. Os sinais foram medidos utilizando acelerômetros. Com o auxílio do software LabVIEW, através do segmento Signal Express, pertencente a National Instruments, foi possível a visualização e exportação dos dados para um formato que pudesse ser tratado pelo softwareMATLAB. Os dados foram divididos em pacotes de amostras menores, as quais foram extraídas características estatísticas que foram utilizadas como parâmetros de entrada da rede neural. A Rede neural artificial escolhida foi uma rede multicamada com retropropagação e alimentação direta. Foram experimentadas diferentes configurações da rede variando a quantidade de camadas ocultas, o número de neurônios nas camadas ocultas e o método de treinamento.