Este documento presenta un marco de diseño de ingeniería para integrar Circuitos Cuánticos Variacionales (VQCs) en sistemas de control industrial a través de la emulación cuántica en tiempo real en hardware embebido. En este trabajo, presentamos un nuevo marco para el aprendizaje automático cuántico (QML) completamente embebido en tiempo real, en el que un VQC de cuatro qubits y cuatro capas es tanto emulado como entrenado in situ en una plataforma embebida basada en FPGA (dSPACE MicroLabBox 1202). El sistema logra una respuesta determinista en la escala de microsegundos a una frecuencia de bucle cerrado de 100 kHz, lo que permite su aplicación en tareas de control críticas en cuanto a latencia. Demostramos la viabilidad del entrenamiento en línea de VQC dentro de esta arquitectura al aproximar funciones no lineales en tiempo real, validando así el potencial del QML embebido para el procesamiento de señales avanzadas y aplicaciones de control. Este enfoque proporciona un camino escalable y práctico hacia el Aprendizaje por Refuerzo Cuántico (QRL) en tiempo real y otros controladores embebidos mejorados cuánticamente. Los resultados validan la viabilidad de la emulación cuántica en tiempo real y establecen una metodología de diseño de ingeniería estructurada para implementar modelos de aprendizaje automático cuántico (QML) entrenables en plataformas embebidas, lo que permite el desarrollo de controladores mejorados cuánticamente desplegables.