El Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa crónica que ocurre con frecuencia en muchas personas hoy en día. Tiene un gran efecto en las actividades diarias de las personas afectadas. Los avances previos en la tecnología de sensores de teléfonos inteligentes nos permiten ayudar a las personas que sufren de Alzheimer. Para las personas en la comunidad musulmana, donde es obligatorio ofrecer oraciones cinco veces al día, puede significar que están luchando en sus oraciones diarias debido al Alzheimer o a la falta de concentración. Para hacer frente a este problema, las aplicaciones de reconocimiento de actividades basadas en sensores móviles automatizados pueden ser de apoyo para diseñar soluciones precisas y exactas con el objetivo de guiar al Namazi (adorador). En este documento, se propone un modelo de reconocimiento de actividades de Salah (SARM) utilizando un sensor móvil con el objetivo de reconocer actividades específicas, como Al-Qayam (de pie), Ruku (de pie a inclinarse) y Sujud (de pie a postrarse). Este modelo implica la recopilación de datos, la selección y colocación del sensor, el preprocesamiento de datos, la segmentación, la extracción de características y la clasificación. El modelo propuesto proporcionará un paso adelante para desarrollar una aplicación para observar la oración. Para el reconocimiento de estas actividades, se recopilaron conjuntos de datos de diez sujetos y se utilizaron seis conjuntos de características diferentes para obtener resultados mejorados. Se realizaron experimentos extensos para probar y validar las características del modelo para entrenar al bosque aleatorio (RF), al vecino más cercano (KNN), al ingenuo de Bayes (NB) y al árbol de decisiones (DT). La precisión promedio predicha de RF, KNN, NB y DT fue del 97%, 94%, 71.6% y 95% respectivamente.