Las redes neuronales artificiales son sistemas de procesamiento inspirados en la estructura biologica del cerebro, que han sido ampliamente utilizadas en aplicaciones relacionadas con el procesamiento digital de senales, el reconocimiento de patrones, el control automatico y en general para resolver todos aquellos problemas que involucran inmensas cantidades de datos en los que puede existir mucha incertidumbre respecto a como son obtenidos. Este texto recoge los fundamentos teoricos de las redes neuronales artificiales enfocandose principalmente en las redes perceptron multicapa-MLP las cuales toman un papel protagonico en las aplicaciones practicas por ser el modelo mas ampliamente utilizado; se tratan los algoritmos mas importantes en el contexto de estas redes y se presenta la aplicacion del proceso de aprendizaje de un algoritmo para filtrado adaptativo que se basa en la segunda derivada del gradiente (AR ) en el entrenamiento de una red neuronal MLP mostrando finalmente los resultados de su aplicacion. Se trata de un libro con alto contenido practico dirigido principalmente a aquellos desarrolladores interesados en mejorar el rendimiento de las redes neuronales artificiales."