Las redes neuronales en muchos casos han dado buenos resultados en la aproximacion de funciones en muchas aplicaciones, aun asi existen muchos problemas que no se han podido resolver. La seleccion de funciones de activacion se realiza de acuerdo con el problema y a criterio del investigador, en ocasiones por ensayo y error. Comunmente, la funcion de activacion logistica ha sido la mas frecuentemente usada trayendo buenos resultados. En la literatura no existe un criterio estandar para la seleccion de estas funciones de activacion en las redes neuronales, ni tampoco existe una exhaustiva investigacion en este tema. Es por esta razon que el objetivo principal de este articulo es obtener un criterio de seleccion para tres funciones de activacion en una red neuronal feedforward con una capa oculta, comparando su desempeno con multiples neuronas, para aproximar las funciones objetivo propuestas en [4] las cuales fueron disenadas para evaluar la capacidad de regresion de modelos de redes neuronales.