Este documento investiga la estabilidad exponencial global de redes neuronales complejas de valores inciertos con retraso (CVNNs) bajo un controlador impulsivo. Se consideran tanto retrasos discretos como retrasos variables en el tiempo distribuidos, lo que hace que nuestro modelo sea más general que trabajos anteriores. A diferencia de la mayoría de los métodos de investigación existentes que descomponen CVNNs en partes reales e imaginarias, se obtienen algunos criterios de estabilidad en términos de desigualdades matriciales lineales complejas (LMIs) empleando el método de la función de Lyapunov compleja, que es válido independientemente de si las funciones de activación pueden descomponerse. Además, se aplica una nueva desigualdad diferencial impulsiva para resolver las dificultades causadas por los retrasos mixtos en el tiempo y los efectos de impulso retardado. Por último, se proporciona un ejemplo ilustrativo para respaldar nuestros resultados teóricos.