La creciente complejidad de las redes viales urbanas ha impulsado el desarrollo de Sistemas de Transporte Inteligente (ITS) para optimizar el flujo de vehículos. Para abordar este desafío, este documento presenta un algoritmo y una función de MATLAB que genera una lista de adyacencia de semáforos para proporcionar información detallada sobre las relaciones entre todos los semáforos dentro de una red. Esta lista se basa en datos estables de la estructura vial y de los semáforos, y ofrece una perspectiva global crucial para la coordinación de señales, especialmente en la gestión de múltiples intersecciones. Una lista de adyacencia es más eficiente que las matrices en términos de espacio y costo computacional, lo que permite la identificación de señales críticas antes de aplicar técnicas avanzadas de optimización como redes neuronales o hipergrafos. Probamos con éxito el método propuesto en tres redes de complejidad variable extraídas de VISSIM y VISUM, demostrando su efectividad incluso en redes con hasta 8372 enlaces y 547 semáforos. Esta herramienta proporciona una base sólida para mejorar la gestión del tráfico urbano y coordinar señales a través de intersecciones.