O skate está em pauta, pois em 2020 se tornará uma modalidade olímpica e dessa forma fica evidente a necessidade de desenvolvimento de técnicas mais precisas para julgar, monitorar e treinar. Foi elaborado um sistema para a detecção e categorização de manobras realizadas em um skate utilizando sensores inerciais. O protótipo foi baseado em dois principais componentes: sensor MPU-9250 e um microcontrolador ESP01. O protótipo final consiste em três caixas, duas com os inerciais e uma com os componentes, as caixas com os sensores foram posicionadas próximo as extremidades do skate (nose e tail), enquanto a central foi colocada abaixo do centro do mesmo. Assim foram realizadas três manobras, ollie, nollie e backflip 180, estas manobras foram repetidas por um voluntário, dez vezes cada. Os dados passam por um filtro passa baixa de 6 Hz butterworth, sendo em seguida processados por meio de uma rede neural MLP. Em seguida foi efetuado a categorização dos dados e manobras, sendo que a rede obteve com isso 92% de acerto em testes realizados. Espera-se em trabalhos futuros aumentar esse índice de acerto, coletando um número maior de manobras e com uma quantidade maior de voluntários.