[pt] Na atualidade, a avaliação do estado motor de pacientes com AVC e idosos é realizada mediante o uso de escalas qualitativas e sem padronização ou instrumentos de medição. As escalas são mais comuns por serem relativamente baratas e acessíveis, mas sofrem a desvantagem de serem subjetivas, variáveis, e requerem tempo de treinamento prolongado. Por outro lado, os instrumentos de avaliação, embora mais precisos e objetivos, têm o problema de serem heterogêneos, geralmente muito caros, e focados em objetivos específicos. O surgimento nos últimos tempos de sensores 3D com alta precisão e baixo custo, alguns deles bem conhecidos, como o Microsoft Kinect, permite a utilização de análise de movimento para quantificar o déficit ou sucesso de um tratamento fisioterapêutico ou medicamentoso, de forma quantitativa e padronizada, possibilitando também a comparação de forma automática com padrões de pessoas sãs, do mesmo estágio de doença, ou de caraterísticas similares. O objetivo desse trabalho é criar um sistema usando o Microsoft Kinect para a captura e processamento do estado motor de forma não-invasiva, fornecendo feedback clínico que permita realizar uma avaliação quantitativa e objetiva de pacientes com mobilidade reduzida, permitindo um acompanhamento da evolução da doença e redução do tempo de reabilitação. / [en] The evaluation of the motor status of stroke patients and elderly people is done by using qualitative scales without standardization or measuring instruments. The scales are most common because they are relatively inexpensive and accessible, but suffer the disadvantage of being subjective, variable, and require prolonged training time. Moreover, assessment instruments, although more accurate and objective, have the problem of being heterogeneous, usually very expensive, and focused on specific goals. The rise in recent times of 3D sensors with high accuracy and low cost, some of them well known as the Microsoft Kinect, allows the use of motion analysis to quantify the deficit or success of a physiotherapeutic or drug treatment in a quantitative and standardized way, enabling the automatic comparison with standards of healthy people, and people with the same stage of disease, or similar characteristics. The aim of this work is to create a system using Microsoft Kinect for capturing and processing motor status of patients with reduced mobility in a non-invasive way, providing clinical feedback that allows the conduction of a quantitative and objective evaluation of patients, enabling monitoring of disease progression and reduced rehabilitation time.