Os motores de indução trifásicos (MIT) estão presentes em muitas atividades industriais. Na indústria a maior parte da energia elétrica consumida é transformada em energia mecânica pelos MITs e, assim, é importante que sejam desenvolvidos métodos de detecção de falhas para realização de manutenção preditiva. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um método de identificação de falhas nas barras do rotor gaiola de esquilo de um MIT por meio de redes neurais. Para isso foram estudados parâmetros extraídos da assinatura de corrente de entrada de motores com e sem defeitos. Estes parâmetros foram utilizados no treinamento de uma rede neural feedforward para que ela classificasse motores com e sem defeitos.