O diagnóstico de avarias desempenha um papel importante na monitorização das condições para melhorar o tempo da máquina. Tendo isto em conta, a presente investigação centrou-se no desenvolvimento do sistema de diagnóstico de avarias de caixas de velocidades baseado nas assinaturas de vibração e nas Redes Neurais Artificiais. Na presente investigação para gerar as assinaturas de vibração, foi fabricada uma instalação experimental com equipamento de detecção e medição. As quatro falhas de desgaste proeminentes, fissuras, dentes partidos e lubrificação insuficiente das engrenagens foram praticamente induzidas na presente investigação. As assinaturas de vibração da caixa de velocidades foram recolhidas através da transmissão do movimento a velocidade constante, com engrenagens sem qualquer falha, sem aplicação de qualquer carga. Além disso, foi decidido utilizar um sistema de diagnóstico de falhas baseado em ANN para a presente investigação. O conjunto de características estatísticas foi extraído com base em dados relativos a amplitudes máximas de vibração. A frequência mais baixa do sinal de vibração (RMS) é utilizada como entrada para o sistema de diagnóstico de falhas baseado em ANN, concebido e desenvolvido em MATLAB.