O presente trabalho tem por objetivo implementar uma NPU híbrida. Para tal fim, buscou-se desenvolver um neurônio artificial de forma analógica por meio de componentes eletrônicos. Na sequência, atuou-se no controle das entradas do neurônio, através de chaveamento, e no armazenamento de seus valores de saída, a fim de se implementar uma estrutura baseada em um único neurônio analógico, capaz de simular todos os neurônios de uma rede neural. Implementou-se ainda o controle digital do número de entradas e da quantidade de neurônios por camada, para uma rede com duas camadas intermediárias e uma camada de saída. Destaca-se ainda que foi desenvolvido um hardware dedicado, com o auxílio de algoritmos genéticos, para implementação de uma função de ativação com características satisfatoriamente próximas as de uma sigmoide. Foram realizadas simulações computacionais da topologia eletrônica desenvolvida. Uma rede neural MLP foi otimizada em software e os pesos sinápticos obtidos foram aplicados a NPU desenvolvida, a fim de se avaliar o quão satisfatoriamente a rede obtida em software é modelada pela NPU proposta. Adicionalmente, avalia-se o desempenho da NPU e sugerem-se futuras melhorias.