Usando el desarrollo en serie de Taylor alrededor de $u=0$, usted debe conseguir $$\Gamma(u)=\frac{1}{u}-\gamma +\frac{6 \gamma ^2+\pi ^2}{12}
u+S\left(u^2\right)\tag 1$$
Para $u=\frac 1 {10}$, esta muy limitado expresión daría $\approx 9.52169$, mientras que la "exacta" valor sería de $\approx 9.51351$.
El error es inferior a $0.1$% cualquier $0\lt x\leq \frac 1 {10}$.
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Es posible mejorar un poco la anterior aproximación builging el más simple Pade approximant de $u\, \Gamma(u)$$u=0$. Esto llevaría a $$\Gamma(u)=\frac 1 u \times\frac{12\gamma+(\pi^2-6\gamma^2)u}{12\gamma+(\pi^2+6\gamma^2)u}\tag 2$$ Using $(1)$ leads to overestimates while using $(2)$ leads to underestimates which makes the average much better. So, a better approximation could be $$\Gamma(u)=\frac 1 {2u}\left(1-\gamma u+\frac{1}{12} \left(6 \gamma ^2+\pi ^2\right) u^2+\frac{12\gamma+(\pi^2-6\gamma^2)u}{12\gamma+(\pi^2+6\gamma^2)u} \right)\tag 3$$ for which the error is lower than $0.01$% for any $0\lt x\leq \frac 1 {10}$.
También podríamos considerar $$\Gamma(u)=\alpha\left(\frac{1}{u}-\gamma +\frac{6 \gamma ^2+\pi ^2}{12}
u \right)+(1-\alpha)\left(\frac 1 u \times\frac{12\gamma+(\pi^2-6\gamma^2)u}{12\gamma+(\pi^2+6\gamma^2)u}\right)$$ and optimize the $\alpha$ parameter. For the consider range $\alpha\aprox 0.44$ seems to be quite good leading to a maximum error lower than $0.0002$% por encima de ese rango.
Si tenemos en cuenta $0< x \leq 1$, $\alpha\approx 0.35$ conduce a errores menor que $0.6$% en toda la gama.
También podríamos mostrar que la Padé approximant de $u\,\Gamma(u)$ conducir a errores relativos inferiores a $1$% para el rango de $-0.625 \leq x \leq 1.168 $.