Este documento investiga el problema de control de estabilización adaptativa basado en observadores para una clase de sistemas no lineales con retardo temporal y ganancia de control desconocida utilizando una red de estado de eco (ESN). Con el fin de manejar funciones desconocidas, se utiliza un nuevo método de aproximación de red neuronal recurrente (RNN) llamado ESN. Mejora la precisión, reduce el costo computacional y es simple de entrenar. Para abordar el problema de la ganancia de control desconocida, se utiliza la función de Nussbaum, y se utilizan los funcionales de Lyapunov-Krasovskii para abordar el término de retardo. Luego, se utilizan la estrategia de retroceso y la metodología de filtrado de comandos para crear un controlador de estabilización adaptativa. Todas las señales del sistema en lazo cerrado se predicen que estarán limitadas por la teoría de estabilidad de Lyapunov. Finalmente, se utiliza un ejemplo de simulación para demostrar la efectividad del mecanismo de control sugerido.