En el artículo, se presenta la metodología y el algoritmo utilizado para obtener posición y orientación en tiempo real (POSE) de objetos que van a ser ensamblados en línea y en procesos de manufactura robotizados. La información del POSE y características del objeto son integrados en un vector descriptivo que es utilizado por una red neuronal del tipo FuzzyARTMAP, para aprender del objeto y posteriormente reconocerlo y localizarlo. Se obtiene así un proceso de aprendizaje de la locación de piezas para su posterior reconocimiento y manipulación por el robot manipulador. Se presenta la explicación del algoritmo utilizado y su simulación en MatLab 5.0, con casos concretos de formas básicas de piezas de ensamble. Se presentan también resultados experimentales dentro de una celda de manufactura con un robot de seis grados de libertad Kuka R15.