Este artículo avanza en el control del cursor en tiempo real para personas con discapacidades motoras a través de un novedoso sistema de interfaz cerebro-computadora (BCI) basado únicamente en la imaginación motora. Introducimos un clasificador de red neuronal profunda (DNN) mejorado integrado con una técnica de Filtrado Iterativo de Cuatro Clases (FCIF) para un preprocesamiento eficiente de las señales neuronales. El enfoque subyacente es el Patrón Espacial Común de Banco de Filtros de Cuatro Clases (FCFBCSP) y utiliza un banco de filtros personalizado para una extracción de características robusta, mejorando así significativamente la calidad de la señal y la capacidad de respuesta del control del cursor. Pruebas extensivas bajo diversas condiciones demuestran que nuestro sistema logra una precisión de clasificación promedio del 89.1% y tiempos de respuesta de 663 milisegundos, ilustrando una alta precisión en la discriminación de características. Las evaluaciones utilizando métricas como Recall, Precisión y F1-Score confirman la efectividad y precisión del sistema en aplicaciones prácticas, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para mejorar la accesibilidad de las personas con discapacidades motoras.