Este documento describe un enfoque basado en redes neuronales bioinspiradas para resolver un problema de planificación de cobertura para una flota de vehículos aéreos no tripulados que exploran áreas críticas. El objetivo principal es cubrir completamente el mapa, manteniendo una distribución uniforme de la flota en el mapa y evitando colisiones entre vehículos y otros obstáculos. Esta tarea específica es adecuada para aplicaciones de vigilancia, donde la distribución uniforme de la flota en el mapa les permite alcanzar cualquier posición en el mapa lo más rápido posible en escenarios de emergencia. Para resolver este problema, se adopta una estructura de red neuronal bioinspirada. Específicamente, la red neuronal consiste en una cuadrícula de neuronas, donde cada neurona tiene un costo local y tiene una conexión local solo con neuronas vecinas. El costo de cada neurona influye en el costo de sus vecinos, generando una contribución atractiva a las neuronas no visitadas. Introducimos varios controles y precauciones para minimizar el riesgo de colisiones y optimizar la planificación de cobertura. Luego, se realizan simulaciones preliminares en diferentes escenarios probando el algoritmo en cuatro mapas y con flotas que consisten en 3 a 10 vehículos. Los resultados confirman la capacidad del enfoque propuesto para gestionar y coordinar la flota, proporcionando la cobertura total del mapa en cada escenario probado, evitando colisiones entre vehículos y distribuyendo uniformemente la flota en el mapa.