Los controles inteligentes son aquellos que tienen la habilidad de actuar apropiadamente en un entorno con incertidumbre, donde una accion apropiada es la que aumenta la probabilidad de consecucion de los objetivos del sistema mediante actividades adaptativas, fusionando asi los metodos matematicos y los metodos cognoscitivos (linguisticos). Los controles inteligentes mas desarrollados en la actualidad estan basados en sistemas expertos tales como: la logica difusa, las redes neuronales y los algoritmos geneticos. Dentro de los sistemas expertos, las redes neuronales han sido ampliamente utilizadas en la identificacion de procesos o como sistemas que optimizan el funcionamiento de un controlador, su principal habilidad es la de aproximar con gran precision funciones no lineales mediante entrenamiento con pares de datos de entrada-salida. Existen diferentes modelos de control neuronal tales como: los controles neuronales indirectos, los controles neuronales directos, los controles adaptativos para sistemas no lineales entre otros