O monitoramento e a análise dos sinais da atividade elétrica cardíaca são amplamente utilizados na medicina como auxílio para diagnosticar doenças e fazer a avaliação do quadro clínico de um paciente. Cerca de 12% dos jovens brasileiros entre 20 e 40 anos tem problemas cardiovasculares, além de 70% a 80% das mortes de idosos serem causadas por doenças coronárias. O monitoramento utilizando o eletrocardiograma se torna fundamental para a prévia detecção de anormalidades capazes de indicar propensão ao desenvolvimento ou a existência destas doenças. Apesar de ser um exame não invasivo e de custo acessível, torna-se algo inconveniente ao paciente o deslocamento ou ter de permanecer em um hospital para a realização deste exame, para contornar este problema criou-se o sistema de home care, onde o paciente pode ser examinado no conforto de sua residência enquanto é monitorado por uma equipe especializada. A análise deste tipo de sinal, no entanto, demanda tempo devido a quantidade de informações a serem analisadas. O presente trabalho tem como proposta uma alternativa para a análise automatizada de sinais de eletrocardiograma. O algoritmo foi desenvolvido para o ambiente MatLab, utilizando a Transformada Discreta Wavelet como base para a análise do sinal, que teve como principal objetivo a detecção do complexo QRS, principal ponto de referência para detectar e diagnosticar doenças cardíacas. O desempenho do algoritmo foi avaliado por intermédio da execução do mesmo utilizando como dados de entrada os eletrocardiogramas da base de dados MITDB-BIH de arritmias, sendo possível a comparação dos complexos QRS detectados pelo algoritmo com anotações realizadas por cardiologistas, encontrando por intermédio do método aqui apresentado taxas de acerto superiores a 95%.