Debido a problemas de inestabilidad en los vehículos autónomos, el riesgo de peligro está aumentando rápidamente. Estos problemas surgen debido a fallas no deseadas en el sensor o el actuador, que disminuyen la eficiencia del vehículo. En esta era moderna de vehículos autónomos, el factor de riesgo también se incrementa ya que los vehículos se han vuelto automáticos, por lo que se necesita un sistema de control tolerante a fallas (FTCS) para evitar accidentes y reducir los factores de riesgo. Este documento presenta un control tolerante a fallas activo (AFTC) para vehículos autónomos con una red neuronal difusa que puede identificar de forma autónoma cualquier problema de velocidad de la rueda para evitar problemas de inestabilidad en un vehículo autónomo. Se utilizó el entorno MATLAB/Simulink para experimentos de simulación y los resultados demuestran el funcionamiento estable de los sensores de velocidad de las ruedas para evitar accidentes en caso de fallas en el sensor o actuador si el vehículo se vuelve inestable. Los resultados de la simulación establecen que el vehículo autónomo basado en AFTC utilizando una red neuronal difusa es una solución altamente confiable para mantener los autos estables y evitar accidentes. El FTC activo y la estabilidad del vehículo hacen que el sistema sea más eficiente y confiable, disminuyendo la posibilidad de inestabilidad a un punto mínimo.