En este artículo, se propone un control de rendimiento prescrito de orden fraccional neural para giróscopos de sistemas microelectromecánicos (MEMS). Los giróscopos tienden a volverse más pequeños en tamaño y más precisos en estructura con el desarrollo de la tecnología de microfabricación. La seguridad operativa para los giróscopos MEMS en casos de perturbaciones e incertidumbres de parámetros se convierte en un problema desafiante que ha atraído mucha atención. El método propuesto incorpora una técnica de rendimiento prescrito para lograr un seguimiento de trayectoria de giro acotado (dentro del 10% de la amplitud de vibración) dinámico para asegurar la operación del giroscopio. Mientras tanto, el cálculo fraccional se integra en el diseño del controlador para proporcionar ajustes precisos al movimiento del giroscopio y así mejorar aún más el rendimiento del control del giroscopio (acortando el tiempo de convergencia del error en un 20%). Además, para ampliar el alcance de la aplicación y mejorar la robustez del sistema de giroscopio, se propone un estimador de red neural modificado con un mecanismo de mapeo de entrada restringido para aproximar la dinámica del giroscopio relacionada con la velocidad angular variable en el tiempo. Es importante destacar que el mecanismo de mapeo de entrada restringido puede ayudar a guiar la inicialización de parámetros neurales para evitar un proceso de ajuste de parámetros que consume tiempo. La estabilidad del sistema de control de giro en lazo cerrado se demuestra en el marco de la teoría de estabilidad de Lyapunov, y se presentan comparaciones de resultados de simulación para demostrar la efectividad del método propuesto.