Este documento propone una Red Neuronal de Avance Adaptativa a la Energía (EANN). Utiliza múltiples técnicas de aproximación en la implementación de hardware de la unidad neuronal. Las técnicas utilizadas son escalamiento de precisión, multiplicador aproximado, salto de cálculo, salto de neurona, aproximación de función de activación y acumulación truncada. El sistema EANN propuesto aplica la característica de reconfiguración dinámica parcial (PDR) soportada por la plataforma FPGA para reconfigurar los elementos de hardware de la red neuronal basándose en el presupuesto de energía. La técnica PDR permite que el sistema EANN siga funcionando cuando el presupuesto de energía disponible se reduce en factores del 46,2% al 79,8% de la energía total de la red neuronal no aproximada. A diferencia de la operación convencional que solo utiliza cierta cantidad de energía y no puede funcionar correctamente si el presupuesto de energía cae por debajo de ese nivel de energía, el sistema EANN sigue funcionando durante más tiempo después de la caída de energía a expensas de una menor precisión. El sistema EANN propuesto es muy recomendado en aplicaciones de energía limitada ya que adapta las unidades de hardware a la energía degradada a expensas de cierta pérdida de precisión.