Los robots móviles omnidireccionales han ganado una amplia aplicación en diversos campos debido a su excepcional maniobrabilidad y adaptabilidad en espacios confinados. Sin embargo, las incertidumbres estructurales y sistémicas comprometen significativamente la precisión del movimiento. Para mejorar la precisión del control del movimiento, este documento propone un método de control por modo deslizante (SMC) integrado con una red neuronal de función de base radial (RBF). El enfoque agrega incertidumbres del modelo, dinámicas no lineales y perturbaciones desconocidas en un término de perturbación compuesto. Se emplea una red neuronal RBF para aproximar esta perturbación, con compensación integrada dentro del marco del SMC. Se deriva una ley adaptativa en línea para la optimización de la red neuronal utilizando el teorema de estabilidad de Lyapunov, mejorando así la capacidad de rechazo de perturbaciones. Simulaciones y experimentos comparativos validan el método propuesto frente a estrategias de control modernas. Los resultados demuestran un rendimiento de seguimiento superior y robustez, mejorando significativamente la precisión del seguimiento de trayectorias para el robot móvil omnidireccional MY3 con ruedas.