Para abordar la demanda de pruebas de aislamiento de alta precisión en las modernas redes de cables complejos, este estudio propone e implementa un sistema inteligente de pruebas de aislamiento basado en la tecnología FPGA. El sistema integra modelos de árbol de decisiones (DT) para permitir una detección eficiente de anomalías y optimización de procesos. Utilizando el principio del divisor de voltaje para las pruebas de aislamiento, el sistema extrae características como los valores máximos, mínimos y la entropía para construir un modelo de clasificación explicativo capaz de monitorear con precisión diferentes tipos de corrientes (fugas, absorción y corrientes capacitivas) durante sus procesos de decaimiento. Se introduce un método de filtrado de post-procesamiento adaptativo para mejorar la precisión de la clasificación y optimizar la eficiencia de las pruebas al minimizar el cambio de rango redundante. Los resultados experimentales demuestran que el sistema propuesto logra una precisión excepcional en el reconocimiento y estabilidad del proceso en una amplia gama de resistencias, avanzando significativamente la inteligencia de las pruebas de aislamiento mientras mejora la eficiencia de medición en un 54.71%. Esta solución innovadora proporciona un enfoque robusto para evaluaciones de rendimiento eléctrico de alta demanda.