En los últimos años, los avances en la ciencia del cerebro y la neurociencia han influido significativamente en el campo de la informática, especialmente en el dominio del aprendizaje por refuerzo (RL). Extrayendo conocimientos de la neurobiología y la neuropsicología, los investigadores han aprovechado estos hallazgos para desarrollar mecanismos novedosos para comprender los procesos de toma de decisiones inteligentes en el cerebro. Concurrentemente, la emergencia de la computación cuántica ha abierto nuevas fronteras en la inteligencia artificial, lo que ha llevado al desarrollo del aprendizaje automático cuántico (QML). Este estudio presenta un modelo novedoso que integra redes neuronales cuánticas de disparo (QSNN) y arquitecturas cuánticas de memoria a corto y largo plazo (QLSTM), inspirado en el complejo funcionamiento del cerebro humano. Diseñado específicamente para tareas de aprendizaje por refuerzo en entornos energéticamente eficientes, nuestro enfoque avanza a través de dos etapas distintas que reflejan los sistemas sensoriales y de memoria. En la etapa inicial, análoga al hipotálamo del cerebro, se extrae información a bajo nivel para emular patrones de procesamiento de datos sensoriales. Posteriormente, asemejándose al hipocampo, esta información se procesa a un nivel superior, capturando y memorizando patrones correlacionados. Realizamos un análisis comparativo de nuestro modelo frente a modelos cuánticos existentes, incluidas las redes neuronales cuánticas (QNN), QLSTM, QSNN y sus contrapartes clásicas, elucidando sus contribuciones únicas. A través de resultados empíricos, demostramos la efectividad de utilizar modelos cuánticos inspirados en el cerebro, que superan a los enfoques clásicos y otros modelos cuánticos en la optimización del uso de energía. Específicamente, en términos de recompensa total promedio, mejor y peor, recompensa de prueba, robustez y curva de aprendizaje.