Este documento presenta una estrategia de control tolerante a fallos adaptativa diseñada para vehículos aéreos no tripulados (VANT) de ala fija que operan en condiciones adversas como la formación de hielo. Utilizando redes neuronales de función de base radial y inversión dinámica no lineal, el marco propuesto maneja eficazmente fallos simultáneos en actuadores y sensores con dinámicas no lineales arbitrarias causadas por efectos ambientales, incertidumbres del modelo y perturbaciones externas. Se incorpora un observador de perturbaciones no lineales para una detección y estimación precisa de fallos en los sensores, mejorando así la robustez del sistema de control. La integración de la red neuronal de función de base radial permite una estimación adaptativa de los fallos, asegurando una compensación precisa de fallos y estabilidad del sistema en condiciones desafiantes. El observador se optimiza para minimizar la desviación de los valores propios de la dinámica en lazo cerrado respecto a los valores propios asignados y para acercarse a una ganancia de estado estacionario del observador igual a uno. La estabilidad de la arquitectura de control se prueba matemáticamente utilizando análisis de Lyapunov, y el rendimiento del enfoque se valida a través de simulaciones numéricas en un modelo de vehículo aéreo no tripulado de ala fija con seis grados de libertad. Los resultados muestran un rendimiento superior y robustez ante escenarios de fallos desafiantes. Esta investigación proporciona una solución integral de gestión de fallos que mejora la seguridad y fiabilidad de las operaciones de aeronaves no tripuladas en entornos extremos.