Las redes neuronales artificiales (ANNs) se han convertido en componentes esenciales en diversas aplicaciones críticas para la seguridad, incluidos vehículos autónomos, dispositivos médicos y aviónica, donde las fallas del sistema pueden llevar a riesgos graves. Los dispositivos de IA en el borde, que procesan datos localmente sin depender de la nube, se utilizan cada vez más para cumplir con los requisitos de rendimiento y tiempo real de estas aplicaciones. Sin embargo, su fiabilidad en entornos propensos a la radiación es una preocupación significativa. En este contexto, este documento evalúa el MAX78000, un microcontrolador de IA en el borde de ultra bajo consumo con un acelerador de red neuronal convolucional (CNN) basado en hardware, centrándose en su comportamiento en entornos de radiación. Para evaluar la fiabilidad del MAX78000, realizamos una campaña de pruebas en la instalación de irradiación de neutrones ChipIR utilizando dos ANNs diferentes. Implementamos técnicas para mejorar la observabilidad del sistema durante la inferencia de ANN y analizamos los errores inducidos por radiación observados. Los resultados presentan un análisis comparativo entre las dos arquitecturas de ANN, que muestra que la complejidad de la ANN impacta directamente en su fiabilidad.