Las enfermedades cardiovasculares (ECV) y en particular las arritmias cardíacas, se han convertidoen una de las principales causas de muerte en el mundo, sin importar el nivel de desarrollo de los países. Ladetección de arritmias cardíacas sobre el electrocardiograma (ECG), es una tarea difícil para los médicos, debidoa la gran cantidad de información que se debe analizar, lo que podría inducir a cometer errores involuntarios en el diagnóstico. Por este motivo, en este trabajo se presenta un sistema automático de clasificación/detección dearritmias cardíacas. Para extraer las características de los latidos se ha utilizado un conjunto de técnicas lineales yno lineales para generar treinta y tres características, que son usadas como entrada de una red neuronal artificial(ANN, en inglés) para la clasificación de siete tipos de latidos. Los resultados experimentales desarrollados sobrelas señales ECG de la base de datos MIT-BIH y ordenadas de acuerdo al estándar AAMI, demuestran un valor del índice Kappa de Cohen de 0,9953, con un error del 0,04 %, y una exactitud del 99,48 %, aún en condicionesde ruido. Con el objetivo de construir un aparto portátil se ha implementado este sistema en hardware usando latarjetaMyRio-1900, compuesta por un Xilinx FPGA Z-7010.