Detectar el estrés al realizar actividades físicas es un campo interesante que hasta la fecha ha recibido relativamente poco interés de investigación. En este documento, dimos un primer paso hacia la corrección de esto, a través de una revisión exhaustiva y el diseño de una red de área corporal (BAN, por sus siglas en inglés) de bajo costo compuesta por un conjunto de dispositivos portátiles que permiten capturar señales fisiológicas y movimientos humanos de forma simultánea. Utilizamos cuatro dispositivos portátiles diferentes: OpenBCI y otros tres diseños personalizados de hardware abierto que se comunican a través de bluetooth de baja energía (BLE) con una computadora externa, siguiendo el concepto de cómputo en el borde, alojando aplicaciones para la sincronización y almacenamiento de datos. Obtuvimos un gran número de señales fisiológicas (electroencefalografía (EEG), electrocardiografía (ECG), ritmo respiratorio (BR), actividad electrodermal (EDA) y temperatura de la piel (ST)) con las cuales analizamos estados internos en general, pero con un enfoque en el estrés. Los hallazgos muestran la confiabilidad y viabilidad de la red de área corporal (BAN) propuesta según la vida útil de la batería (mayor a 15 h), la tasa de pérdida de paquetes (0% para nuestros diseños personalizados) y la calidad de la señal (relación señal-ruido (SNR) de 9.8 dB para el circuito ECG y 61.6 dB para el EDA). Además, realizamos un experimento preliminar para medir las principales características del ECG para la detección de estrés durante el reposo.