En este artículo, proponemos una estrategia robusta de control de rendimiento prescrito (PPC por sus siglas en inglés) cuantitativo para sistemas de retroalimentación estricta desconocidos, capaz de diseñar cuantitativamente el tiempo de convergencia y minimizar el sobrepaso. Primero, se propone un nuevo mecanismo cuantitativo de rendimiento prescrito para imponer límites a los errores de seguimiento. Luego, se utiliza el método de back-stepping para explotar controladores virtuales y controladores reales basados en la función de Nussbaum, sin necesidad de conocer previamente la dinámica desconocida del sistema. En comparación con las metodologías existentes, la principal contribución de este documento es que puede garantizar un tiempo de convergencia predeterminado y cero sobrepaso para los errores de seguimiento y al mismo tiempo no es necesario ningún tipo de aproximación difusa/neuronal. Finalmente, se presentan resultados de simulación comparativos para validar la efectividad y ventajas.