Este artículo propone un esquema de control adaptativo por realimentación de salida con filtrado de comandos y rendimiento preestablecido para un modelo de brazo robótico (RAM) diseñado específicamente para estructuras de acero. Inicialmente, se emplea un observador de red neuronal para aproximar las funciones no lineales del modelo y estimar los estados no medidos del sistema.  Posteriormente, dentro del marco de la técnica de backstepping, la integración de la teoría del rendimiento preestablecido y la tecnología de filtrado de comandos aborda los desafíos de complejidad diferencial que suelen presentarse en los métodos tradicionales de backstepping. Este enfoque garantiza una rápida convergencia del error de seguimiento del sistema dentro de los límites predeterminados. La eficacia de esta estrategia se demuestra mediante simulaciones.