En este documento, se investiga el problema de seguimiento activado por eventos de una red neuronal adaptativa para una clase de sistemas no lineales conmutados inciertos con dirección de control desconocida y conmutación de tiempo de permanencia promedio. Para reducir el tráfico de la red de comunicación, se explora un mecanismo de activación de eventos basado en el error de seguimiento en el canal de controlador a actuador. Además, se introduce la tecnología de aproximación mínima, que diseña leyes de control virtuales como las señales intermedias no disponibles, para reducir la dificultad del proceso de diseño del controlador. En comparación con los diseños existentes de retroceso adaptativo utilizando la tecnología de filtrado, los controladores virtuales se recurren en una función no lineal agrupada para resolver la explosión de complejidad, y se emplea una red neuronal en el proceso recursivo. Mientras tanto, se proporciona un lema de acotamiento en la función de Nussbaum para abordar la dirección de control desconocida bajo el marco de diseño de aproximación mínima. La estabilidad del sistema en lazo cerrado general se demuestra rigurosamente mediante la teoría de estabilidad de Lyapunov, y la racionalidad de la estrategia propuesta se verifica mediante un ejemplo de simulación. Según el mecanismo activado por eventos propuesto, se ahorran recursos de comunicación en el ejemplo de simulación.