El Reconocimiento de Actividades (RA) es un método para identificar una actividad específica de un conjunto de acciones. Se utiliza comúnmente para reconocer un conjunto de Actividades de la Vida Diaria (AVD), que son realizadas por las personas mayores en un entorno de hogar inteligente. RA puede ser beneficioso para monitorear la condición de salud de los mayores, donde la información puede ser compartida con los miembros de la familia, cuidadores o médicos. Debido a los comportamientos impredecibles de una persona mayor, el desempeño de las AVD puede variar en la vida diaria. Cada actividad puede tener un rendimiento diferente, lo que puede afectar la secuencia de los datos crudos del sensor. Debido a este problema, reconocer las AVD a partir de los datos crudos del sensor sigue siendo un desafío. En este documento, proponemos un Reconocimiento de Actividades para la predicción de las Actividades de la Vida Diaria utilizando un enfoque de Inteligencia Artificial. Se utilizan técnicas de adquisición de datos y un algoritmo de aprendizaje supervisado Naive Bayes modificado para diseñar el modelo de predicción para AVD. Nuestros resultados experimentales establecen que el método propuesto puede lograr una alta precisión en comparación con otros algoritmos de aprendizaje supervisado bien establecidos.