This paper presents a method based on Artificial Neural Networks that uses signals captured from conventional cell phone accelerometers to identify user's displacement patterns. The patterns are classified according to the location of the device (pocket, hand or console) and the way the user moves (using a car or walking). Such method enables the identification of risky situations that can lead to accidents, such as driving or walking using a smartphone. Tests show that the proposed method is able to identify one of 10 possible transport modes with an average hit rate of 95%. Resumo: Este artigo apresenta um método baseado em Redes Neurais Artificiais que, utilizando sinais capturados a partir de acelerômetros de telefones celulares convencionais,é capaz de identificar padrões de deslocamento do usuário definidos pela localização do dispositivo (no bolso, na mão ou no console) e pela forma como o usuário se desloca (utilizando um carro ou a pé). Tal método possibilita a identificação de situações de risco que podem culminar em acidentes, como dirigir ou andar utilizando um smartphone. Os testes mostram que o método propostoé capaz de identificar uma dentre 10 possíveis classes de transporte com uma taxa de acerto médio de 95%.