La energía solar puede funcionar como un suministro de energía suplementario para otras fuentes de energía renovable. En promedio, la región de Vellore experimenta aproximadamente seis horas de sol diario a lo largo del año. Se necesitan módulos fotovoltaicos (PV) solares para monitorear y satisfacer los requerimientos energéticos de un día determinado. Se utiliza un controlador de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) basado en una red neuronal artificial (ANN) para regular el arreglo fotovoltaico (PV) y mejorar su salida. La utilización de este controlador puede aumentar la eficiencia del módulo incluso en circunstancias severas, donde se observarán corrientes reducidas y ondulaciones de par en el extremo opuesto. El vehículo motorizado tiene la capacidad de funcionar a su nivel máximo de par en diferentes escenarios de carga como resultado. Se espera que el método propuesto brinde ventajas en diversas aplicaciones de vehículos eléctricos (EV) que requieren velocidad constante y par óptimo para satisfacer las condiciones de carga. El estudio emplea una batería solar que está vinculada a un inversor SVPWM y posteriormente a un convertidor elevador DC-DC para suministrar energía a la carga. Se propone un sistema de control de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) basado en una red neuronal artificial (ANN) para un vehículo eléctrico (EV) alimentado por batería solar y se evalúa el rendimiento del sistema recopilando y analizando datos bajo condiciones de carga ajustables para obtener parámetros constantes como velocidad y par. Se utilizó el modelo de MATLAB Simulink para este propósito.