Antecedentes: Monitorear la movilidad de los jugadores en deportes en silla de ruedas es crucial para ayudar a los entrenadores a comprender la dinámica de la actividad y optimizar los programas de entrenamiento. Sin embargo, la falta de datos de herramientas de monitoreo, combinada con la falta de enfoques de procesamiento estandarizados y una presentación ineficaz de datos, limita su usabilidad fuera de los equipos de investigación. Para abordar estos problemas, este estudio tuvo como objetivo proponer un algoritmo simple y eficiente para identificar tareas locomotoras (propulsión estática, hacia adelante/hacia atrás, pivote/rotación estrecha/amplia) durante los movimientos en silla de ruedas, utilizando datos cinemáticos de pruebas de movilidad en silla de ruedas estándar. Métodos: Cada silla de ruedas de los participantes estaba equipada con unidades de medición inercial: dos en los ejes de las ruedas y una en el marco. Un total de 36 jugadores de tenis y bádminton en silla de ruedas completaron al menos una de las tres pruebas propuestas: la prueba de la estrella, la prueba de la figura de ocho y la prueba de hacia adelante/hacia atrás. Las tareas locomotoras se identificaron mediante un procedimiento de cinco pasos que involucraba reducción de datos, aproximación simbólica y búsqueda de patrones lógicos. Resultados: Este método identificó exitosamente el 99% de las tareas locomotoras para la prueba de la estrella, el 95% para la prueba de la figura de ocho y el 100% para la prueba de hacia adelante/hacia atrás. Conclusión: El método propuesto ofrece una herramienta valiosa para la identificación y representación simple y clara de tareas locomotoras durante períodos prolongados. La investigación futura debería centrarse en aplicar este método a partidos de deportes de pista en silla de ruedas y escenarios de la vida diaria.