Debido al entorno marino hostil, inevitablemente habrá factores impredecibles durante la operación de vehículos submarinos no tripulados, incluidos cambios en las corrientes oceánicas, dimensiones del casco y incertidumbres en la medición de la velocidad. Se considera un problema de control adaptativo de seguimiento en tiempo finito mejorado para vehículos submarinos autónomos (AUV) con dinámicas inciertas, perturbaciones externas desconocidas y falta de información sobre la velocidad. Se diseña un observador de estado para estimar la posición y la velocidad del vehículo a través de un enfoque de red neuronal (NN). La NN se utiliza para estimar incertidumbres y perturbaciones externas. Se diseña un controlador en tiempo finito mediante técnicas de retroceso y filtro de comando. Se establece un filtro de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) para AUV, y se construye la señal de compensación del filtro MIMO correspondiente para eliminar el efecto del error de filtrado. Se demuestra que todas las señales del sistema en lazo cerrado son acotadas en tiempo finito. Se presenta un ejemplo con comparación para mostrar la efectividad de nuestro método.