La estimación precisa de la fuerza de interacción puede desempeñar un papel importante en la optimización de la interacción humano-robot en un exoesqueleto. En este trabajo, proponemos un enfoque novedoso para la identificación del sistema de la dinámica del exoesqueleto en presencia de fuerzas de interacción como un sistema multibody completo sin imponer ninguna restricción sobre la dinámica del exoesqueleto. Colgamos el exoesqueleto a través de un resorte lineal y excitamos las articulaciones del exoesqueleto con comandos de chirp mientras medíamos la fuerza de interacción exoesqueleto-entorno. Se entrenaron varias estructuras de redes neuronales para modelar la dinámica pasiva del exoesqueleto y estimar la fuerza de interacción. Nuestros resultados de prueba indicaron que una red neuronal profunda con 250 neuronas y 10 retardos temporales podría obtener una estimación suficientemente precisa de la fuerza de interacción, resultando en un RMSE de 1.23 en los torques aplicados Z-normalizados y un ajustado de 0.89.