Nel presente lavoro si propone l'applicazione di uno stimatore neurale dello stato di un motore ad induzione. In particolare l'osservatore proposto è in grado di fornire stime sufficientemente accurate delle componenti del flusso di statore o di rotore. Tali stime possono essere usate per effettuare il controllo vettoriale di un motore ad induzione. Lo stimatore è costituito da una rete neurale con un solo strato nascosto contenente cinque neuroni con funzioni sigmoidali. Esso è di tipo ricorrente, cioè utilizza i due stati stimati al passo n come ingressi per le stime al passo successivo. Gli altri ingressi sono le componenti alfa-beta delle tensioni e correnti di statore. I risultati delle simulazioni hanno mostrato l'efficacia dello stimatore neurale proposto quando l'addestramento delle rete è effettuato utilizzando un algoritmo di apprendimento basato sulla teoria del filtro di Kalman estesa.