Considerando que los sistemas caóticos están inmersos en múltiples áreas de la ciencia y la naturaleza y que su dinámica está gobernada por una gran sensibilidad a las condiciones iniciales y variaciones en sus parámetros, es de gran interés para la comunidad científica contar con herramientas para caracterizar y reproducir estas trayectorias. Dos sistemas caóticos dinámicos cuyas ecuaciones se basan en el sistema brusco se utilizan como puntos de referencia, es decir, el Sistema Caótico de Agitación Memristiva (MSCS) y el Sistema Disipativo Inestable de tipo I (UDSI). Una característica común a ellos es su estructura matemática simple y la complejidad de sus soluciones. Por lo tanto, este documento presenta una estrategia para identificar trayectorias caóticas utilizando una red neuronal de onda recurrente de primer orden (RWFONN) que se entrena en línea con un algoritmo de filtrado de error y considerando la wavelet de Morlet como función de activación. Los parámetros de la red se ajustan considerando la distancia euclidiana entre las soluciones. Finalmente, los resultados muestran una identificación adecuada de los sistemas caóticos estudiados a través de análisis y simulación numérica para validar el comportamiento y la funcionalidad de la red propuesta.