En este artículo se demuestra y prueba un sistema informático de bajo costo para el monitoreo y diagnóstico de la condición de los rodamientos de rodillos del motor de inducción (IM). El sistema permite el monitoreo en línea de los rodamientos del IM y diagnósticos de fallas subsiguientes basados en el análisis de los datos de medición de vibraciones. La evaluación de la condición de los rodamientos es realizada por una red neuronal (NN) debidamente entrenada, en base al análisis espectral y de envolvente de las vibraciones mecánicas. El sistema fue desarrollado en el entorno LabVIEW de tal manera que podría ejecutarse en cualquier PC. La funcionalidad de la aplicación fue probada en un objeto real. El estudio se llevó a cabo en un IM de baja potencia equipado con un conjunto de rodamientos especialmente preparados para modelar los diferentes daños. En el sistema informático diseñado, se implementó una NN seleccionada para detectar e identificar los defectos de los componentes individuales de los rodamientos del motor de inducción. Los datos de entrenamiento para las NN fueron obtenidos de experimentos reales. Las magnitudes de los armónicos característicos, obtenidos del análisis espectral y del análisis de envolvente, se utilizaron para entrenar y probar los detectores neuronales desarrollados basados en la caja de herramientas de Matlab. Los resultados de las pruebas experimentales del sistema de monitoreo y diagnóstico desarrollado se presentan en el artículo. Se realizó la evaluación de la capacidad del sistema para detectar e identificar los defectos de los componentes individuales de los rodamientos, como el elemento rodante, la pista exterior y la pista interior. También se demostró que los detectores basados en NN desarrollados son insensibles a otras fallas del motor, como cortocircuitos en el devanado del estator, barras rotas del rotor o desalineación del motor.