En este documento, se propone un decodificador de baja complejidad basado en una red neuronal para decodificar códigos cuadráticos binarios de residuos (QR). El decodificador propuesto se basa en el algoritmo de suma mínima neuronal y en el algoritmo de decodificador redundante aleatorio modificado (mRRD). Este nuevo método tiene la misma complejidad temporal asintótica que el algoritmo de suma mínima, que es mucho menor que la diferencia en el algoritmo de síndromes (DS). Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto logra una ganancia de más de 0.4 dB en comparación con el algoritmo DS. Además, se aplica un enfoque simplificado basado en conjuntos de trampas para reducir la complejidad del mRRD. Esta simplificación conlleva una ligera pérdida en el rendimiento de errores y una reducción en la complejidad de implementación.