Os atuadores com memória de forma apresentam um comportamento único de recuperação de elevadas deformações, retornando a uma forma pré-estabelecida, através da transformação de fase induzida por temperatura entre as fases sólidas de martensita e austenita. Entretanto, durante o seu funcionamento, estes atuadores são expostos a vários ciclos térmicos que provocam a formação de deformações irreversíveis. Esta deformação plástica não reversível altera o comportamento histerético e diminui a deformação máxima de transformação da liga com memória de forma. Assim, este trabalho visa a utilização de redes neurais dinâmicas utilizando um modelo não linear auto regressivo com entradas exógenas para a identificação destes atuadores. Dados de temperatura e deformação de mil ciclos de transformação foram fornecido à rede neural de modo a correlacionar estas variáveis e aprender as mudanças provocadas pela deformação residual. Em seguida, para a validação deste sistema, a previsão de mil e quinhentos ciclos foi realizada e comparada com os dados experimentais. Finalmente, é possível afirmar que a rede neural artificial proposta possui a capacidade de identificar satisfatoriamente o comportamento do atuador com memória de forma e pode ser utilizada para a previsão de alguns ciclos a frente dos dados fornecidos para o treinamento.