Los sistemas robóticos equipados con una unidad multiplexora de tareas son considerados como una clase de sistemas desconocidos no lineales de tiempo discreto, donde la entrada es un voltaje de comando de la unidad controladora y la salida es la señal de retroalimentación obtenida por la unidad multiplexora. Con solo los datos de entrada y salida disponibles, se formula una identificación equivalente mediante una red emulada de reglas difusas de múltiples entradas. Se propone un algoritmo de aprendizaje en línea para ajustar todos los parámetros ajustables mediante análisis de convergencia. Utilizando el modelo equivalente, se desarrolla un controlador cuando se puede garantizar la convergencia del error de seguimiento y las señales internas. Un sistema experimental valida el rendimiento del esquema propuesto. Además, se incluyen resultados comparativos para demostrar la ventaja del controlador propuesto.