Una nueva función de activación permite que las redes neuronales de tamaño fijo aproximen cualquier función en los espacios de Sobolev $W^{s,\infty}((a,b)^d)$ con precisión arbitraria en la norma $W^{s-1,\infty}$. Los resultados utilizan activaciones elementales como EUAF y DUAF$_\infty$, con cotas explícitas de ancho y profundidad, y se extienden a variantes sigmoideas $\widetilde{\mathrm{DUAF}}_n$ que preservan la precisión para todo $1\leq s\leq n$.