Modulando la potencia óptica del diodo emisor de luz (LED) de acuerdo con la fuente eléctrica y utilizando un fotodetector para convertir la correspondiente variación óptica de vuelta en señales eléctricas, la comunicación de luz visible (VLC) se ha desarrollado para lograr iluminación y comunicaciones simultáneamente, y ahora se considera una de las tecnologías prometedoras para manejar el continuo aumento de demandas de datos, especialmente en interiores, para los sistemas inalámbricos de banda ancha de próxima generación. Durante el proceso de conversión eléctrica a óptica utilizando LEDs en VLC, sin embargo, ocurre distorsión de señal debido a la no linealidad del LED, lo que resulta en degradación del rendimiento del sistema VLC. Las redes neuronales artificiales (ANNs) se consideran capaces de lograr una aproximación de función universal, lo que fue la motivación para introducir la predistorsión ANN para compensar la no linealidad del LED en este documento. Sin utilizar secuencias de entrenamiento adicionales, los parámetros relacionados en el predistorsionador ANN propuesto pueden actualizarse de forma adaptativa, utilizando una réplica de retroalimentación de la fuente eléctrica original, para seguir las características variantes en el tiempo del LED debido a la variación de temperatura y el envejecimiento. Se llevaron a cabo simulaciones por computadora e implementación experimental para evaluar y validar el rendimiento del predistorsionador ANN propuesto frente a esquemas de predistorsionador adaptativos existentes, como el predistorsionador de mínimos cuadrados normalizado y el predistorsionador de polinomio de Chebyshev.