Este trabajo está dedicado a explorar la estabilidad exponencial global de soluciones antiperiódicas en CGNNs inerciales que incorporan retardos temporales. Esto se basa en una sustitución variable estratégica para transformar el sistema complejo en una ecuación diferencial de primer orden. Al aprovechar la función de Lyapunov y demostrar propiedades de convergencia uniforme, establecemos condiciones suficientes que garantizan la existencia y estabilidad exponencial global de soluciones antiperiódicas para el sistema. Finalmente, se presentan ejemplos para ilustrar la efectividad de los resultados teóricos obtenidos. Este trabajo contribuye significativamente a mejorar nuestra comprensión de la dinámica de estabilidad en redes neuronales con retardos temporales y proporciona ideas valiosas para aplicaciones en diversos campos.