Este estudio presenta un novedoso marco de control robusto de tiempo finito para sistemas de cuadricópteros sujetos a incertidumbres de modelo y perturbaciones externas desconocidas. Se construye primero un manifold de modo deslizante terminal rápido (FTSM) para lograr la convergencia en tiempo finito de los errores de seguimiento. Para abordar los desafíos planteados por la dinámica del sistema incierto, se integra una red neuronal de función de base radial (RBFNN) para la aproximación en tiempo real de las no linealidades desconocidas. Además, se desarrolla un mecanismo de regulación de ganancia adaptativa basado en una función de barrera de Lyapunov (BLF) para garantizar la acotación de las trayectorias del sistema mientras se mejora la robustez sin necesidad de conocer previamente los límites de las perturbaciones. El esquema de control propuesto garantiza la estabilidad en tiempo finito, una robustez fuerte y un seguimiento preciso de la trayectoria. Las simulaciones numéricas corroboran la eficacia y superioridad del método propuesto en comparación con enfoques de control existentes.