Este documento aborda el tema de una estrategia de control adaptativa al tipo de carretera destinada a mejorar el rendimiento de la suspensión. Se emplea la síntesis para modelar las irregularidades de la carretera como impulsos o ruido blanco, minimizando la raíz cuadrada media (RMS) de los resultados de rendimiento para estos tipos específicos de carretera. Sin embargo, cabe señalar que este enfoque puede llevar a un rendimiento subóptimo cuando se aplica a otros perfiles de carretera. En contraste, el controlador se utiliza para minimizar la RMS de los resultados de rendimiento bajo las peores irregularidades de la carretera, adoptando una postura conservadora que garantiza robustez en todos los perfiles de carretera. Para aprovechar las ventajas de ambos controladores y lograr una mejora general en el rendimiento de la suspensión, se recomienda un cambio automático entre estos controladores según el tipo de carretera identificado. Para implementar este mecanismo de cambio adaptativo, se realiza un cambio manual, recopilando datos de entrada-salida de los controladores. Estos datos se utilizan posteriormente para entrenar una red de Sistema de Inferencia Neuro-Fuzzy Adaptativo (ANFIS). Este elegante enfoque contribuye significativamente a la optimización del rendimiento de la suspensión. Los resultados de la simulación que emplean este novedoso controlador basado en ANFIS demuestran mejoras sustanciales en el rendimiento en comparación con ambos controladores. Notablemente, el controlador basado en ANFIS exhibe una mejora notable del 62% en la comodidad del cuerpo del vehículo y una mejora significativa del 57% en la seguridad de la conducción en comparación con la suspensión pasiva, destacando su potencial para un rendimiento superior de la suspensión en diversas condiciones de carretera.