Se presenta una implementación FPGA de una red neuronal del tipo perceptrón multicapa. El sistema está parametrizado tanto en aspectos relacionados con la red neuronal (e.g.: cantidad de capas y cantidad de neuronas en cada capa) como en aspectos de implementación (e.g.: ancho de palabra, factores de pre-escalado y cantidad de multiplicadores disponibles). Esto permite utilizar el diseño para la realización de diferentes redes, o ensayar diferentes compromisos área-velocidad simplemente recompilando el diseño. Se utilizó aritmética de punto fijo con pre-escalado configurable para cada capa. El sistema fue testeado sobre una placa ARC-PC! de Altera'". Se implementaron varios ejemplos de diferentes dominios de aplicación, mostrando la flexibilidad y facilidad de uso del circuito obtenido. Se obtuvo una aceleración apreciable del algoritmo en comparación con una solución "solo software" basada en el toolbox de Matlab para redes neuronales, incluso apesar de que la placa utilizada es bastante antigua.