Impulsados por las necesidades en la investigación neurocientífica, las futuras tecnologías de interfaces neuronales requieren circuitos integrados que puedan registrar un gran número de canales de señales neuronales en paralelo manteniendo un factor de forma física miniaturizado. Usando métodos convencionales, resulta desafiante reducir el área del circuito manteniendo el alto rango dinámico, bajo ruido y baja consumo de energía requeridos en la aplicación neural. Este documento propone abordar este desafío utilizando un circuito modulador delta-sigma de tiempo continuo (CTDSM) basado en VCO, que puede registrar y digitalizar señales neuronales directamente sin necesidad de amplificadores de instrumentación de front-end y filtros antialiasing, que están limitados por el mencionado compromiso de rendimiento de área del circuito. Gracias a la cuantificación de varios niveles y las capacidades intrínsecas de formación de desajuste del enfoque basado en VCO, el propuesto CTDSM de primer orden puede lograr un rendimiento eléctrico comparable a un CTDSM de orden superior mientras ofrece además reducciones adicionales de área y potencia. Hemos prototipado el circuito en un chip de prueba de 22 canales y demostramos, basándonos en los resultados de medición del chip, que el modulador propuesto ocupa un área de 0.00426 mm mientras logra niveles de ruido referidos a la entrada de 6.26 y 3.54 uV en las bandas de potencial de acción (AP) y potencial de campo local (LFP), respectivamente. Con un rango dinámico amplio de 77.6 dB, el ruido y la distorsión armónica total cumplen con los requisitos de una interfaz neural con una amplitud de CA de entrada de hasta 149 mV o hasta desplazamientos de CC de +/-68 mV. También validamos la viabilidad del circuito para aplicaciones de grabación multi-canal examinando el impacto de las interferencias de oscilación de VCO entre canales en el rendimiento de ruido del circuito. Los resultados experimentales demuestran que la arquitectura propuesta es un excelente candidato para implementar futuras interfaces de grabación neural multi-canal.