En la actualidad las redes neuronales están cobrando cada vez más importancia, siendo más frecuente su uso en diversos campos como: la robótica, finanzas, medicina o marketing. Las redes neuronales son un conjunto de algoritmos desarrollados normalmente en lenguaje software. La idea surge en un intento de imitar el funcionamiento del cerebro, creando un sistema capaz de aprender por sí mismo. Gracias a este aprendizaje automático, las redes neuronales se han convertido en un campo muy importante de la inteligencia artificial, destacando en tareas relacionadas con la visión artificial. El aumento en el uso de este tipo de sistemas deriva en la búsqueda de nuevos dispositivos y técnicas, donde poder ser implementados como la implementación hardware. En este contexto, se empieza a investigar en la implementación de redes neuronales en una FPGAs. Una FPGA, es un circuito electrónico de lógica programable. Este tipo de dispositivos, también están adquiriendo cada día más importancia en diversos sectores, siendo común su uso en campos como: la automoción, defensa y el sector aeroespacial. Este trabajo surge con la idea de combinar ambos conceptos, realizando la implementación de una red neuronal en una FPGA. La red diseñada será capaz de identificar el digito representado en una imagen, mediante el reconocimiento de patrones. Para ello, en primer lugar, la red será diseñada y entrenada en lenguaje software. Posteriormente con los datos obtenidos durante el entrenamiento se realizará la implementación hardware. Analizando los resultados obtenidos, con la finalidad de conocer si es posible y tiene sentido implementar una red neuronal en este tipo de dispositivos