Este documento presenta un esquema de control adaptativo de red neuronal tolerante a fallos en tiempo fijo para el Sistema Multi-Entrada Multi-Salida de Doble Rotor (TRMS), que es un desafío debido a su dinámica compleja e inestable y su comportamiento similar al de un helicóptero con dos grados de libertad (DOFs). El objetivo del control es estabilizar el TRMS en el seguimiento de trayectorias en presencia de dinámicas no lineales desconocidas, perturbaciones externas y fallos en los sensores. El enfoque propuesto emplea la técnica de backstepping combinada con estimadores de red neuronal adaptativa para lograr una convergencia en tiempo fijo. Las funciones no lineales desconocidas y las perturbaciones del sistema se procesan a través de una red neuronal de función de base radial adaptativa (RBFNN), mientras que los fallos en los sensores se estiman activamente utilizando términos robustos. El controlador desarrollado se aplica al TRMS utilizando una estructura descentralizada donde cada DOF se controla de forma independiente para simplificar el esquema de control. Además, los parámetros del controlador propuesto se optimizan mediante el algoritmo de optimización del lobo gris para garantizar un alto rendimiento en vuelo. El análisis de estabilidad del sistema se demuestra utilizando un enfoque de Lyapunov, y los resultados de simulación demuestran la efectividad del controlador propuesto.