Este documento propone un método novedoso de control neural adaptativo de tiempo finito para una clase de sistemas no lineales de alto orden con potencias altas en presencia de no linealidades de entrada de zona muerta y dinámicas no modeladas. Al utilizar funciones de rendimiento prescritas y redes neuronales de función de base radial, el error de seguimiento y los errores de estado se limitan dentro del rango preasignado en un tiempo finito, que puede ser especificado por el diseñador de antemano de acuerdo con los parámetros elegidos de las nuevas funciones de rendimiento prescritas. Se diseñan superficies de error transformadas no lineales para contrarrestar los efectos de las no linealidades de entrada de zona muerta en sistemas no lineales de alto orden con no linealidades del sistema desconocidas y dinámicas no modeladas. Basándose en el teorema de Lyapunov, se demuestra que los errores de seguimiento convergen en un conjunto preasignado en un tiempo finito previamente especificado por la nueva función de rendimiento prescrita. Finalmente, los resultados de simulación demuestran la efectividad del método propuesto.