Este artículo propone un marco de vuelo adaptativo que integra un controlador de inversión dinámica no lineal incremental en tiempo discreto y un observador basado en redes neuronales (NN) para vuelos de maniobra. El marco se basa en el esquema de inversión por retroalimentación en el que la red neuronal adaptativa aumenta un observador de perturbaciones en tiempo discreto en el bucle. Se tienen en cuenta tanto los efectos de las incertidumbres de modelado como las perturbaciones exógenas, y el observador las mitiga. Al utilizar el método de síntesis de Lyapunov, se introduce la regla de actualización de los pesos de la NN, lo que garantiza la estabilidad del sistema con un rendimiento de seguimiento mejorado. La eficiencia del esquema propuesto se presenta a través de la verificación numérica de un caza de ala fija de 6 grados de libertad realizando varias maniobras de vuelo agresivas. Resultados de simulación extensivos ilustran que este controlador versátil es más práctico para vuelos acrobáticos en comparación con los métodos de modo deslizante discontinuo (DSM) y de inversión dinámica no lineal (NDI). Dadas las órdenes de maniobra bien generadas, la aeronave puede seguir con precisión la referencia agresiva en presencia de perturbaciones de modelado, como cambios en el coeficiente aerodinámico, parámetros de inercia y ráfagas de viento.