Se introduce una nueva estrategia de control neural tipo adaptativo para el seguimiento de la trayectoria de referencia de movimiento para un sistema dinámico de suspensión electromagnética no lineal. Las redes neuronales artificiales, la planitud diferencial y los modos deslizantes se integran estratégicamente en el enfoque de diseño de control de red neural adaptativa presentado. La robustez y eficiencia del sistema de control de suspensión magnética en el seguimiento deseado de perfiles de posición suaves pueden mejorarse de esta manera. Un solo parámetro de control de levitación se ajusta en línea desde una perspectiva adaptativa neural utilizando únicamente la información de la señal de error de seguimiento de la trayectoria de referencia. La acción de control discontinuo de modo deslizante se aproxima mediante una función de control continua adaptativa basada en redes neuronales. El diseño de control se desarrolla primero a partir de la modelización teórica del sistema físico no lineal. A continuación, la dependencia de la modelización teórica del sistema dinámico no lineal se reduce sustancialmente mediante la integración de redes neuronales B-spline y modos deslizantes en la técnica de control de levitación electromagnética. La estimación precisa en línea de la incertidumbre, las perturbaciones externas no medidas y las no linealidades inciertas se evitan convenientemente. El rendimiento efectivo del enfoque de control de levitación de seguimiento de trayectoria robusta se muestra para múltiples escenarios de operación de simulación. Además, se evidencia la capacidad de supresión de perturbaciones activas. El enfoque de diseño de control de seguimiento de trayectoria de red neuronal B-spline presentado basado en modos deslizantes y planitud diferencial se puede extender a otros sistemas dinámicos no lineales inciertos complejos controlables donde las perturbaciones internas y externas representan un problema relevante. Las simulaciones por computadora y los resultados analíticos demuestran el rendimiento efectivo del nuevo método de control neural adaptativo.