En el estudio de sinapsis neural uno de los modelos mayormente considerados es el llamado modelo de campo neural de Amary u_t (x, t) + u(x, t) = (ω∗f (u(. , t))(x), donde (x, t) ∈ Ω × [0, +∞), Ω ⊂ R n , u = u(x, t) mide un potencial medio de voltaje ( ́ó corriente) de una población en la posici ́on x y al tiempo t, ω es un kernel que mide las fuerzas de acoplamiento, usualmente una función par (isotrópica), y f es una función llamada tasa de disparo ó función de activación, que depende del nivel de actividad u en relación con un umbral. Tipicamente f es del tipo Heaviside ó tiene un perfil aproximado a este, por ejemplo sigmoidal f (s) =1/(1 + e ^(s−θ)). En general, f es una función no lineal acotada y monótona creciente. Aunque la incógnita u es relativa a una corriente eléctrica, la deducción de este modelo en [3] no toma en cuenta conexiones eléctricas entre las neuronas, conocidas como gap junctions, sino aquellas relaciones derivadas de la química. La consideración de sinapsis que incluye comunicación eléctrica es relativamente reciente, y se cree que ella es manifestada por disipación. En [4], A. Elvin describió tal proceso y propuso el modelo u _t + u − κ^2 u_ xx = ω ∗ f (u), cuyo término difusivo κ^2 u xx es una medida de un efecto resistivo debido a la sinapsis eléctrica. El símbolo ∗ denota el operador de convolución, es decir, tenemos un operador no local que mide el efecto de poblaciones neuronales vecinas a aquella que se encuentra en x. La importancia de los modelos de campos neurales radica en la posibilidad de comprender mejor el comportamiento de las neuronas en cortezas del cerebro, y con ello varias de las patologías relacionadas [1, 2]. En este proyecto estamos interesados en hacer un análisis teórico y numérico del modelo (3), el cual incluye un término difusivo al modelo de Amary.