La clasificación de la señal de electromiografía de superficie (sEMG) es fundamental para evaluar la función neuromuscular, especialmente en aplicaciones como la rehabilitación y las prótesis. Este artículo presenta un enfoque novedoso de Redes Neuronales Profundas (DNN) basado en un conjunto de datos Suavizado, Rellenado de valores atípicos, Des tendencia y Normalizado (SFDN) para la clasificación de señales de sEMG en el reconocimiento de movimientos de la mano. A través de un estudio comparativo con métodos existentes, nuestros resultados destacan la notable precisión de clasificación de SFDN+DNN: 99.63%, 95.56% y 96.14% en los conjuntos de datos UCI, Ninapro DB6 y Mendeley, respectivamente. Especialmente, este enfoque ofrece capacidades de entrenamiento en línea a bajo costo, presentando un avance significativo sobre los métodos tradicionales. Nuestros hallazgos sugieren el potencial de SFDN+DNN para mejorar la eficiencia de las manos protésicas mecánicas, acercándose a capacidades casi reales de la mano.