En el análisis de redes, los enlaces representan las conexiones entre cada par de nodos de la red. Sin embargo, dichas conexiones por pares no tienen en cuenta las interacciones entre más agentes, que pueden estar conectados de forma indirecta. Estas conexiones no por pares o de orden superior pueden ser representadas mediante complejos simpliciales. Las conexiones de orden superior se vuelven aún más destacadas cuando se trata de la sincronización de redes neuronales, un fenómeno emergente responsable de muchos procesos biológicos en fenómenos del mundo real. Sin embargo, involucrar interacciones de orden superior puede aumentar considerablemente los costos computacionales. Para confundir este problema, los modelos basados en mapas son más adecuados ya que son más rápidos, simples, flexibles y computacionalmente más óptimos. Por lo tanto, este artículo aborda el impacto de las interacciones neuronales por pares y no por pares en el estado de sincronización de 10 mapas de neuronas Hindmarsh-Rose memristivas acopladas. Con este fin, se consideran funciones eléctricas, de enlace interno y sinápticas químicas como interacciones de dos y tres cuerpos en tres casos homogéneos y dos heterogéneos. Los resultados muestran que a través de sinapsis químicas por pares y no por pares, las neuronas logran la sincronía con las fuerzas de acoplamiento más débiles.