Este documento discute un tipo de redes neuronales cuaterniónicas de retardo mixto (QVNNs) bajo perturbaciones impulsivas y estocásticas. Los QVNNs considerados son tratados como un todo, en lugar de como redes neuronales de valores complejos (NNs) o cuatro NNs de valores reales. Utilizando el método de función de Lyapunov vectorial, se proporcionan algunos criterios para garantizar la estabilidad exponencial cuadrática media de los QVNNs de retardo mixto bajo perturbaciones impulsivas y estocásticas. Además, se considera un tipo de QVNNs caóticas bajo perturbaciones estocásticas e impulsivas utilizando un método de análisis de estabilidad previamente establecido. Después de completar el diseño de la ley de control de retroalimentación lineal, se obtienen algunas condiciones suficientes utilizando el método de función de Lyapunov vectorial para determinar la sincronización exponencial cuadrática media de los sistemas de respuesta de manejo. Finalmente, se proporcionan dos ejemplos para demostrar la corrección y viabilidad de los principales hallazgos y se proporciona un ejemplo para validar el uso de QVNNs para la memoria asociativa de imágenes.