Este documento propone un esquema de control impulsivo para una red compleja que ayuda a reducir la propagación de dos enfermedades epidémicas: la gripe tipo A y COVID-19. Ambas son infecciones respiratorias; por lo tanto, tienen una forma de transmisión similar, y es posible utilizar el mismo esquema de control en ambos casos de estudio. El objetivo de este trabajo es utilizar el control de pinning óptimo inverso impulsivo neuronal para redes complejas para reducir los efectos de la propagación. Se considera que el modelo dinámico es desconocido, para lo cual diseñamos un identificador neuronal que, a través del entrenamiento utilizando el algoritmo del filtro de Kalman extendido, proporciona el modelo no lineal apropiado para esta red compleja. La dinámica de los nodos de la red se representa mediante el modelo compartimental Susceptible-Infectado-Removido (SIR) en su forma discreta. Se presentan y abordan los resultados de las simulaciones, aplicando el mismo esquema de control pero con diferentes valores de parámetros para cada caso de estudio.