En este artículo, proponemos un nuevo enfoque para reconocer las intenciones de los humanos observando sus actividades con una cámara de color más profundidad (RGB-D). Las actividades y los objetivos se modelan como una red distribuida de nodos interconectados en una Red de Difusión de Activación (ASN). Inspirada en un formalismo en redes de tareas jerárquicas, la estructura de la red captura la relación jerárquica entre los objetivos de alto nivel y las actividades de bajo nivel que realizan estos objetivos. Nuestro enfoque puede detectar intenciones antes de que se realicen y puede funcionar en tiempo real. También extendemos el formalismo de las ASN para incorporar información contextual en el reconocimiento de intenciones. Además, aumentamos el formalismo de la ASN con nodos especiales y conexiones sinápticas para modelar restricciones de orden entre acciones, con el fin de representar y manejar planes de orden parcial en nuestra ASN. Se desarrolla un sistema completamente funcional para la evaluación experimental. Implementamos un sistema robótico que utiliza nuestro reconocimiento de intenciones para interactuar de manera natural con el usuario. Nuestro reconocedor de intenciones basado en ASN se prueba en tres escenarios diferentes que involucran actividades cotidianas realizadas por un sujeto, y nuestros resultados muestran que el enfoque propuesto es capaz de detectar actividades de bajo nivel y reconocer intenciones de alto nivel de manera efectiva en tiempo real. Un análisis adicional muestra que las ASN contextuales y de orden parcial son capaces de discriminar entre objetivos que de otro modo serían ambiguos.