Un exoesqueleto es un dispositivo utilizado para la rehabilitación de la marcha. Para desarrollar un exoesqueleto de rehabilitación adecuado, es necesario capturar la intención de marcha del usuario como primer paso del trabajo. Además, cada ser humano tiene un estilo de marcha único. Este trabajo introdujo un sensor portátil, que tenía como objetivo reconocer la fase de la marcha, como paso fundamental antes de aplicarlo al exoesqueleto de rehabilitación. El sensor utilizado en este trabajo fue el sensor IMU, utilizado para reconocer el ángulo de inclinación generado por la articulación de la rodilla mientras el usuario camina, como información sobre el ciclo de la marcha, antes de investigar cómo identificar el ciclo de la marcha. Para identificar el ciclo de la marcha, se propuso la Red Neuronal como método. La identificación del ciclo de la marcha se generó para reconocer el ciclo de la marcha en la articulación de la rodilla. Para verificar el rendimiento del método propuesto, se realizaron experimentos en una aplicación en tiempo real. Los experimentos se llevaron a cabo con diferentes procesos como caminar en un piso plano, subir y bajar escaleras. Cinco sujetos fueron entrenados y probados utilizando el sistema. Los experimentos mostraron que el método propuesto fue capaz de reconocer cada ciclo de marcha para todos los usuarios mientras llevaban el sensor en sus articulaciones de rodilla. Este estudio tiene el potencial de ser aplicado en un robot de rehabilitación con exoesqueleto como experimento de investigación adicional.