En este trabajo se presenta la implementacion de un sistema de reconocimientode caracteres en una tarjeta de desarrollo FPGA de proposito general. La clasificacion de los caracteres se realiza por medio de un modelo de red neuronal conocido como Feed-forward backpropagation. Se utiliza la herramienta de redes neuronales NNTool de Matlab, para crear, entrenar y simular este tipo de Red Neuronal Artificial (RNA) con cinco diferentes patrones de entrenamiento. Para realizar la implementacion, estas RNAs, son traducidas del modelo computacional a un modelo realizable en hardware, el cual es descrito mediante bloques en Matlab/Simulink y Xilinx System Generator (XSG). El archivo de configuracion bitstream, necesario para la programacion del FPGA, es generado por XSG para posteriormente ser implementado con Xilinx ISE foundation en la FPGA. Palabras Clave: FPGA, Matlab / Simulink, reconocimiento de caracteres, red neuronal artificial, Xilinx System Generator.