Las limitaciones de tiempo son el factor más crítico que enfrentan los equipos de primeros respondedores en las operaciones de búsqueda y rescate durante las secuelas de desastres naturales y en áreas peligrosas. La utilización de soluciones robóticas para acelerar las misiones de búsqueda ayudaría a salvar las vidas de las personas que necesitan ayuda lo más rápido posible. Con tal colaboración entre humanos y robots, al utilizar soluciones robóticas autónomas, el equipo de respuesta inicial podrá localizar las víctimas y posibles afectados para poder entregar kits de emergencia en sus ubicaciones. Este documento presenta un diseño de un controlador de red neuronal basado en visión para el aterrizaje autónomo de un cuadricóptero en objetivos fijos y móviles para aplicaciones de búsqueda y rescate marítimo. El controlador propuesto no requiere información previa sobre la ubicación del objetivo y depende completamente del sistema de visión para estimar las posiciones del objetivo. Se presentan simulaciones del controlador propuesto utilizando el entorno ROS Gazebo y se validan experimentalmente en el laboratorio utilizando un sistema Parrot AR Drone. Los resultados de las simulaciones y experimentales muestran el control exitoso del cuadricóptero al aterrizar de manera autónoma en plataformas de aterrizaje tanto fijas como móviles.