Debido al papel vital de los sistemas financieros en el mundo sofisticado actual, aplicar controladores inteligentes a través de estrategias de gestión es de crucial importancia. Proponemos formular el problema de control del sistema macroeconómico como un problema de optimización y encontrar acciones óptimas utilizando un algoritmo de aprendizaje por refuerzo. Mediante el algoritmo Q-learning, se obtiene la mejor acción óptima para el sistema y se controla el comportamiento del sistema. Ilustramos que es posible controlar la dinámica no lineal de los sistemas macroeconómicos utilizando actuación restringida. Se demuestra el rendimiento altamente efectivo del controlador propuesto para sistemas inciertos. Los resultados de la simulación confirman claramente que el controlador propuesto satisface el rendimiento esperado. Además, las simulaciones numéricas confirman claramente que incluso cuando limitamos las acciones de control, el controlador propuesto encuentra de manera efectiva acciones óptimas para el sistema macroeconómico no lineal.