As Redes Neurais Artificiais são ferramentas poderosas e extremamente versáteis, que podem ser utilizadas para solução de problemas nas mais diversas áreas, dentre elas destaca-se a classificação de padrões. Para que uma Rede Neural Artificial tenha seu desempenho otimizado existem alguns fatores que devem ser levados em consideração, como por exemplo, o volume e a qualidade dos dados de entrada da rede. Uma técnica que pode ser aplicada para reduzir e extrair características dos dados de entrada é a Transformada Wavelet Packet. Método notável por trabalhar tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência e a presença de diversas famílias wavelets com características diferentes. Deste modo, este trabalho realizou a comparação das principais famílias wavelets, a partir de dados eletromiográficos aplicados a uma RNA do tipo Perceptron Multicamadas, onde o volume inicial de dados foi reduzido em 128 vezes e a família Haar obteve os melhores resultados.