Este documento investiga principalmente la estabilidad exponencial de redes neuronales conmutadas (SNN) con reinicio parcial de estado y retardos variables en el tiempo, en los que el reinicio parcial de estado significa que solo una fracción de los estados puede reiniciarse en cada instante de conmutación. Además, se tienen en cuenta tanto subsistemas estables como inestables y, por lo tanto, los sistemas conmutados considerados pueden tomar varios sistemas conmutados como casos especiales. Se utilizan el principio de comparación, la desigualdad tipo Halanay y el enfoque de función de Lyapunov conmutada dependiente del tiempo para obtener condiciones suficientes que garanticen que los SNN considerados con retardos y reinicio parcial de estado sean exponencialmente estables. Se proporcionan ejemplos numéricos para demostrar la fiabilidad de los resultados desarrollados.