Existe una gran cantidad de fenómenos naturales que presentan un comportamiento caótico. En ingeniería, los sistemas caóticos son un campo de investigación muy atractivo que involucra la generación de nuevos modelos, la realización con distintos circuitos electrónicos, etc. Un sistema caótico presenta un comportamiento aleatorio, debido a su dinámica impredecible y sensibilidad a las condiciones iniciales, lo cual hace difícil reproducir el comportamiento de estos sistemas. El objetivo de esta tesis es la realización de una red neuronal artificial (RNA) en un FPGA para reproducir series de tiempo obtenidas a partir de osciladores caóticos. Las RNAs tienen la capacidad de aprender de la experiencia y modificarse de acuerdo con los cambios de su entorno, son usadas para resolver problemas de gran complejidad, y pueden ajustar desde el más simple hasta el más complejo patrón dependiendo de la naturaleza y complejidad del problema abordado. En este trabajo se presentan 2 topologías de RNAs basadas en la regla de la pirámide geométrica y una topología propuesta por (Sprott, 2014). Se presentan experimentos para determinar aquella RNA que presenta un mejor comportamiento. Finalmente, se presenta la implementación en FPGA de la RNA seleccionada, para reproducir una serie de tiempo caótica.