Las Redes Neuronales Artificiales (ANNs) se han convertido en un enfoque aceptado para una amplia gama de desafíos. Mientras tanto, el avance de los procesos de fabricación de chips se está acercando a la saturación, lo que requiere nuevas soluciones informáticas. Este trabajo presenta un enfoque novedoso para el desarrollo de un acelerador basado en FPGA para redes neuronales feed-forward completamente conectadas (FFNNs). Se desarrolló una herramienta especializada para facilitar diferentes implementaciones, que divide FFNN en capas elementales, asigna recursos computacionales y genera una descripción en C++ de alto nivel para herramientas de síntesis de alto nivel (HLS). Se implementan y comparan varias topologías, y se proporciona una comparación con trabajos relacionados. La metodología propuesta se aplica a la implementación de un sensor virtual de alto rendimiento.