Este documento muestra y explica el proceso para comprimir imagenes, en escala de grises y a color, usando dos topologias neuronales: funcion de imagen y embudo. Para el analisis de los esquemas neuronales se consideran el numero de neuronas y capas, tipo de imagen, tamano y cantidad de bloques durante el entrenamiento; con el fin de dar soporte experimental a las arquitecturas neuronales. Tambien se analizan criterios de calidad de la imagen obtenida, como relacion pico senal a ruido (PSNR) y tasa de compresion. Se evidencia la importancia de la seleccion de parametros evaluados en calidad y tiempo de compresion. El proceso de experimentacion muestra que la arquitectura tipo embudo permite lograr valores superiores a 35dBen terminos de PSNR y 2 bits por pixel en imagenes en grises o 3 bpp en imagenes a color, con tiempos inferiores a 3 segundos para imagenes menores a 1 mega pixel. Finalmente, se realizan algunas recomendaciones basadas en la metodologia empleada cuando se desee realizar comprension de imagenes con redes feed-forard entorno a la seleccion de parametros de la arquitectura, al pre-procesamiento de la imagen y al entrenamiento de la red.