En este documento, se propone un esquema de control neural adaptativo de tiempo fijo para resolver el problema de seguimiento prescrito de manipuladores de robots en presencia de dinámicas inciertas y fallas de actuadores tipo atascamiento desconocidas en tiempo, patrón y valores. Técnicamente, se utiliza la combinación de redes neuronales y control adaptativo para manejar las incertidumbres en las dinámicas del sistema, se diseña un mecanismo de compensación adaptativa para acomodar las fallas que ocurren en los actuadores, y también se presenta un procedimiento de diseño sistemático basado en los límites de rendimiento prescritos para establecer la desigualdad condicional que asegura la estabilidad de tiempo fijo. Con nuestro esquema, se puede demostrar rigurosamente que los errores de seguimiento en el espacio conjunto siempre pueden mantenerse dentro de los límites prescritos y converger a una pequeña región de cero en un tiempo de asentamiento acotado, además de la acotación de la señal en lazo cerrado. El esquema propuesto se valida a través de simulaciones.