Este documento propone un sistema de gestión de energía (EMS) basado en redes neuronales artificiales (ANN) para controlar la potencia en redes de distribución híbridas de CA-CC. El EMS propuesto basado en ANN selecciona un modo de operación óptimo al recopilar datos como la potencia proporcionada por la generación distribuida (DG), la demanda de carga y el estado de carga (SOC). Para entrenar la ANN, se prepararon datos de perfil sobre la cantidad de carga y descarga de ESS para diversas situaciones de potencia en redes de distribución, y la ANN fue entrenada con una tasa de error inferior al 10%. El EMS propuesto controla cada convertidor de potencia en el modo de operación óptimo a través de la ANN ya entrenada en el modo conectado a la red. Para la verificación experimental del EMS propuesto, se fabricó un microgrid híbrido de pequeña escala de CA/CC, y se realizaron simulaciones y experimentos para cada modo de operación.