Esta investigación se centra en el estudio de las redes neuronales artificiales por diferentes científicos desde los años 40’s, que se tiene documentación, los cuales han otorgado los fundamentos de funcionamiento y utilización de esta increíble invención, aunque después de muchos años de desarrollo se descubre una paralización, en la actualidad se encuentran registrados una amplia gama de usos en distintas áreas de la electrónica y de la vida cotidiana. La meta de esta investigación es conseguir una respuesta positiva de la construcción de una red neuronal artificial con hardware de uso común y de bajo costo a través del estudio del comportamiento de las neuronas biológicas y de las características que pueden ser imitadas a través de la electrónica analógica. Se propone un modelo que permite evaluar dicha respuesta de forma visible y palpable con pruebas experimentales demostrando el proceso de aprendizaje, de asignación de pesos y de corrección de errores obtenidos previamente de forma ideal con software especializado. La importancia de alcanzar esta meta, es que en la actualidad la aplicación en hardware de esta importante rama de la electrónica solo se conoce a través de placas especializadas o chips con características de fabricación especificadas directamente por sus diseñadores lo cual hace que estas técnicas sean una opción costosa y en el caso de Venezuela complicadas por la falta de componentes de última tecnología y los problemas de importación. Después de un profundo estudio de las reglas de aprendizaje y de las diferentes arquitecturas existentes basadas en los usos para los cuales se disponen se establece el propósito para la utilización de las mismas en la investigación y se escoge de forma práctica y selectiva el modelo a utilizar para completar el objetivo que se tiene planteado. Como se mencionó, la estructura seleccionada se debe limitar al uso de sensores y componentes electrónicos analógicos y digitales de bajo nivel que interactúen de una manera didáctica y complementando sus características para lograr una red de conexiones que se asemeje a la estructura en hardware de una red neuronal biológica.