No diagnóstico e prognóstico das condições de saúde de recém-nascidos, a estabilidade do ciclo sono-vigília é de fundamental importância. A ausência de alterações de estado, durante período de uma hora, indica possível disfunção neurológica e necessidade de investigação mais aprofundada. Para auxiliar a clínica neste processo, Redes Neurais Artificiais (RNA) foram desenvolvidas para reconhecimento e classificação dos estados de sono ativo (SA), sono quieto (SQ) e vigília (VIG), sendo cada uma das RNA projetadas de modo independente das demais. As RNA foram estruturadas com neurônios plenamente conectados, função interna tangente hiperbólica, treinamento supervisionado com correção de pesos pela técnica de retropropagação. Para o desenvolvimento e avaliação das RNA, sinais fisiológicos de dez recém nascidos a termo foram utilizados. A partir de procedimento de otimização da classificação, reduziu-se o número de entradas de cada RNA de 61 parâmetros de potência média por banda de freqüência característica dos sinais fisiológicos EEG, EOG, ECG, EMG e ventilação para somente 16. O desempenho das RNA resultou em acurácia entre 95 e 97%, com sensibilidade e especificidade, respectivamente, de 97% e 92% para SA, 80% e 99% para SQ e 87% e 99% para VIG. Tal desempenho decorreu da incorporação de parâmetros de outros sinais fisiológicos de recém-nascidos além do EEG.