El accidente cerebrovascular es una de las principales causas de discapacidad y muerte en todo el mundo, con una prevalencia de 200 millones de casos en todo el mundo. La discapacidad motora se presenta en el 80% de los pacientes. En este contexto, la rehabilitación física juega un papel fundamental para la recuperación gradual de la movilidad. En este trabajo, diseñamos un exoesqueleto de mano robótico para apoyar la rehabilitación de pacientes después de un episodio de accidente cerebrovascular. El sistema adquiere señales electromiográficas (EMG) en el antebrazo y estima automáticamente la intención de movimiento para cinco gestos. Posteriormente, desarrollamos un control adaptativo predictivo del exoesqueleto para compensar tres niveles diferentes de fatiga muscular durante los ejercicios de terapia de rehabilitación. El sistema propuesto podría usarse para ayudar en la terapia de rehabilitación de los pacientes al proporcionar una asistencia repetitiva, intensa y adaptativa.