El diseño y la implementación de redes neuronales biológicas es un campo de investigación vital en la ingeniería neuromórfica. Este artículo presenta un modelado basado en LUT del modelo de integración y disparo exponencial adaptativo (ADEX) utilizando el método de frecuencia de Nyquist. En este enfoque, un término continuo se convierte en un término discreto mediante un factor de muestreo. Este nuevo modelado se llama N-LUT-ADEX (Tabla de Consulta de Nyquist-ADEX) y se basa en un muestreo preciso del modelo ADEX original. Dado que en este modelado se logra un emparejamiento de alta precisión, puede reproducir exactamente los patrones de disparo, que tienen el mismo comportamiento que el modelo de neurona original. Para confirmar la neurona N-LUT-ADEX, se realiza el modelo propuesto en una placa de matriz de puertas programables en campo (FPGA) Virtex-II para validar el hardware final. Los resultados de la implementación de hardware muestran el alto grado de similitud entre los modelos propuestos y originales. Además, se validarán las características de bajo costo y alta velocidad de nuestro modelo de neurona propuesto. De hecho, el modelo propuesto es capaz de reproducir los patrones de disparo en términos de bajos costos operativos y frecuencias más altas en comparación con el original. Las propiedades del modelo propuesto pueden hacerlo una opción adecuada para implementaciones de redes neuromórficas con atributos de costo reducido.