SpiNNaker es una arquitectura multi-core neuromórfica globalmente asíncrona localmente síncrona (GALS) diseñada para simular una red neuronal de disparo (SNN) en tiempo real. Varios estudios han demostrado que las plataformas neuromórficas permiten simulaciones flexibles y eficientes de SNN al explotar la infraestructura de comunicación eficiente optimizada para transmitir pequeños paquetes a través de los muchos núcleos de la plataforma. Sin embargo, la efectividad de las plataformas neuromórficas en la ejecución de algoritmos de propósito general masivamente paralelos, aunque prometedora, aún está por explorarse. En este artículo, presentamos una implementación de un algoritmo de coincidencia de secuencias de ADN paralelo implementado utilizando el paradigma de programación MPI adaptado a la plataforma SpiNNaker. En nuestra implementación, todos los núcleos disponibles en la placa están configurados para ejecutar en paralelo una versión optimizada del algoritmo (BM). Al explotar esta aplicación, evaluamos la plataforma SpiNNaker en términos de escalabilidad y latencia de sincronización. Los resultados experimentales indican que la arquitectura paralela de SpiNNaker permite un aumento lineal del rendimiento con el número de núcleos utilizados y muestra una mejor escalabilidad en comparación con una plataforma informática multi-core de propósito general.