En los algoritmos convencionales de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) con tamaño de paso variable adaptativo (VSS), se utiliza un factor de escala para determinar el paso de perturbación requerido. Sin embargo, el rendimiento del algoritmo adaptativo VSS MPPT depende esencialmente de la elección del factor de escala. En este documento, se propone un método de seguimiento del punto de máxima potencia incremental de conductancia (IncCond) con tamaño de paso variable asistido por una red neuronal. El método propuesto utiliza una red neuronal para obtener un factor de escala óptimo que debe ser utilizado en el nivel de irradiación actual para el método VSS IncCond MPPT. Solo se necesitan dos puntos de operación en la curva característica para adquirir el factor de escala óptimo. Por lo tanto, no se requieren sensores costosos de irradiación y temperatura. Al adoptar un factor de escala adecuado, se puede mejorar el rendimiento del método convencional VSS IncCond, especialmente bajo condiciones de irradiación que varían rápidamente. Para validar el algoritmo estudiado, se construye un circuito prototipo de 400 W y se realizan experimentos correspondientes. Comparando con los métodos P&O, alpha-P&O, sección dorada y VSS IncCond convencional, el método propuesto puede mejorar la pérdida de seguimiento en un 95,58%, 42,51%, 93,66% y 66,14% respectivamente bajo la condición de prueba EN50530.