El diagnóstico de fallas en convertidores CC-CC, realizado a través de redes neuronales construidas mediante la explotación de la información derivada del análisis de testabilidad, es el tema de este documento. Las redes consideradas son redes neuronales de valor complejo (CVNNs), cuya característica fundamental es el tratamiento adecuado de la fase y la información contenida en ella. En particular, se considera una red neuronal multicapa basada en neuronas de múltiples valores (MLMVN). Para diseñar efectivamente la red, se explota el análisis de testabilidad. Se proponen dos posibles formas de llevar a cabo este análisis en convertidores CC-CC, teniendo en cuenta la hipótesis de falla única. Se presentan los fundamentos teóricos y algunos ejemplos aplicativos. Se utilizan programas informáticos, basados en técnicas de análisis simbólico, tanto para el análisis de testabilidad como para la fase de entrenamiento de la red neuronal. Los resultados obtenidos son muy satisfactorios y demuestran el rendimiento óptimo del método.