En este documento se presenta un método especial basado en la red neuronal, que se utiliza de manera conveniente para precalcular los pasos de la integración numérica. Este método aproxima el comportamiento del integrador numérico con respecto al error de truncamiento local. En otras palabras, permite la precomputación de los pasos individuales de tal manera que no necesitan ser estimados por un algoritmo, sino que pueden ser estimados directamente por una red neuronal. Se realizaron pruebas experimentales en una serie de circuitos eléctricos con diferentes parámetros de componentes. El método fue probado para dos métodos de integración implementados en el programa de simulación SPICE (Trapez y Gear). Para cada tipo de circuito, se entrenó una red personalizada. Las simulaciones experimentales mostraron que para problemas bien definidos con una red suficientemente entrenada, el método permite en la mayoría de los casos reducir el número total de pasos de iteración realizados por el algoritmo durante el cálculo de la simulación. También se discuten las aplicaciones de este método, sus inconvenientes y posibles optimizaciones adicionales.