Este documento aborda la estabilidad de las redes neuronales recurrentes estocásticas con retraso (SDRNN), identificando desafíos en los métodos escalares existentes, que sufren de suposiciones fuertes y aplicabilidad limitada. Se introducen tres innovaciones clave: (1) debilitar las condiciones de perturbación de ruido al extender las suposiciones de matriz diagonal a matrices no negativas definidas; (2) establecer criterios tanto para la estabilidad exponencial cuadrática media como para la estabilidad exponencial casi segura en ausencia de entrada; (3) manejar directamente estructuras complejas como retrasos variables en el tiempo a través de análisis de matrices. En comparación con estudios anteriores, este enfoque produce conclusiones de estabilidad más amplias bajo condiciones más débiles, con simulaciones numéricas que validan la efectividad teórica.