Este artículo presenta un enfoque novedoso para las redes neuronales: un marco de Red Neuronal Líquida Generalizada (GLNN). Este diseño destaca en el manejo de tareas secuenciales y no secuenciales. Al aprovechar el método Runge Kutta DOPRI, el GLNN permite la simulación dinámica de sistemas complejos en diversos campos. Nuestra investigación demuestra las capacidades del marco a través de tres aplicaciones clave. Al predecir trayectorias senoidales amortiguadas, el GLNN supera a la ODE neuronal en aproximadamente un 46.03% y a la LNN convencional en un 57.88%. La modelización de circuitos RLC no lineales muestra una mejora del 20% en precisión. Finalmente, en el diagnóstico médico a través del análisis de imágenes de Tomografía de Coherencia Óptica (OCT), nuestro enfoque logra un puntaje F1 de 0.98, superando a la LNN clásica en un 10%. Estos avances representan un cambio significativo, abriendo nuevas posibilidades para las redes neuronales en la modelización de sistemas complejos y diagnósticos de salud. Esta investigación avanza en el campo al presentar una arquitectura de red neuronal versátil y confiable.