Para lograr un nivel aceptable de seguridad en la web, se introdujo el Completely Automatic Public Turing test to tell Computer and Human Apart (CAPTCHA) como una herramienta para evitar que los bots realicen acciones destructivas como descargar o registrarse. Los smartphones tienen pantallas pequeñas y, por lo tanto, el uso de los métodos comunes de CAPTCHA (por ejemplo, CAPTCHAs de texto) en estos dispositivos plantea problemas de usabilidad. Para introducir un CAPTCHA confiable, seguro y utilizable que sea adecuado para smartphones, este documento presenta un CAPTCHA de reconocimiento de gestos manuales basado en la aplicación de principios de algoritmos genéticos (GA) en Perceptrón Multicapa (MLP). El método propuesto mejora el rendimiento del reconocimiento de gestos manuales basado en MLP. Ha sido entrenado y evaluado en 2201 videos del conjunto de datos Hand del IPN, y los índices de referencia de MSE y RMSE informan valores de 0.0018 y 0.0424, respectivamente. Una comparación con los trabajos relacionados muestra un mínimo de 1.79% menos de errores, y los experimentos produjeron una sensibilidad del 93.42% y una precisión del 92.27-10.25% y una mejora del 6.65% en comparación con la implementación de MLP. El rango de los gestos manuales admitidos puede ser un límite para la aplicación de esta investigación, ya que un rango limitado puede dar como resultado un CAPTCHA vulnerable. Además, los procesos de entrenamiento y prueba requieren recursos computacionales significativos. En el futuro, optimizaremos el método para funcionar con alta confiabilidad en diversas condiciones de iluminación y tono y color de piel. El próximo plan de desarrollo es utilizar realidad aumentada y crear patrones aleatorios impredecibles para mejorar la seguridad del método.