Recientemente, las técnicas de control inteligente han recibido considerable atención. En la mayoría de los estudios, se asume que el modelo de los sistemas no tiene retraso y se ignoran los efectos de fallas y fallos en los actuadores. Sin embargo, en la práctica real, el mal funcionamiento de los sensores, limitaciones de montaje y defectos en los actuadores provocan fallas, fallos, retrasos y perturbaciones. Por lo tanto, aplicar controladores que no consideren estos problemas podría deteriorar significativamente el rendimiento de los controladores. Para abordar este problema, en el presente documento, proponemos un nuevo control activo tolerante a fallas basado en redes neuronales para sistemas con retraso fraccional. El estimador de red neuronal se integra con el control activo para compensar todas las incertidumbres y perturbaciones. La estabilidad del método propuesto se logra en base al concepto de control activo y al teorema de estabilidad de Lyapunov. Luego, se investiga un sistema de memristor de orden fraccional y se estudian algunas características de este sistema caótico. Por último, mediante la aplicación del esquema de control propuesto, se estudian los resultados de sincronización del sistema de memristor con retraso fraccional en presencia de fallas e incertidumbres. Los resultados de la simulación sugieren la efectividad de la técnica de control propuesta para sistemas no lineales con retraso temporal incierto.