Las técnicas de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) son una parte fundamental en el diseño de sistemas fotovoltaicos para aumentar la potencia de salida generada de un conjunto fotovoltaico. Aunque se han propuesto varias técnicas, el sistema de inferencia difuso neuronal adaptativo (ANFIS) es el método más potente para un MPPT debido a su rápida respuesta y menor oscilación. Sin embargo, los datos de entrenamiento precisos son un gran desafío para diseñar un ANFIS-MPPT eficiente. En este documento, se diseña un método ANFIS-MPPT basado en una gran cantidad de datos de entrenamiento experimentales para evitar que el sistema experimente un alto error de entrenamiento. Estos datos se recopilan a lo largo de todo el año 2018 a partir de pruebas experimentales de un conjunto fotovoltaico instalado en la Universidad de Brunel, Londres, Reino Unido. Normalmente, los datos de pruebas experimentales incluyen errores y, por lo tanto, se analizan utilizando una técnica de ajuste de curva para optimizar la sintonización del modelo ANFIS. Para evaluar el rendimiento, el método ANFIS-MPPT propuesto se simula utilizando un modelo MATLAB/Simulink para un sistema fotovoltaico. Se utiliza una prueba de medición real de un día semi-nublado para calcular la eficiencia promedio del método propuesto bajo diversas condiciones climáticas. Los resultados revelan que el método propuesto sigue con precisión el punto de máxima potencia optimizado logrando eficiencias de más del 99.3%.