Este documento presenta una solución al problema del consenso para una categoría particular de sistemas multiagente conmutados inciertos (MASs). En estos sistemas, las topologías de comunicación entre agentes y la dinámica del sistema están gobernadas por una cadena de Markov homogénea en el tiempo de manera estocástica. Para abordar este problema, proponemos una nueva estrategia de control distribuido de eventos dinámicos neuroadaptativos (DETC). Al aprovechar la teoría estocástica de Lyapunov y la metodología de desigualdad de matrices, establecemos condiciones suficientes para el consenso práctico medio cuadrado definitivo (UMSBC) de MASs utilizando una combinación de estrategia de control adaptable de redes neuronales (NNs) y método DETC. Nuestro enfoque emplea un mecanismo distribuido de DETC de NNs adaptables en MASs con dinámicas no lineales desconocidas y lo actualiza en el momento del muestreo de eventos de manera aperiódica, lo que resulta en ahorros significativos en la computación y los recursos. También excluimos el fenómeno de Zeno. Finalmente, proporcionamos ejemplos numéricos para demostrar la viabilidad de nuestro enfoque propuesto, que supera a los enfoques existentes.