Muchos investigadores han investigado el problema de la seudoinversa de matrices de tiempo variable en los últimos años, debido a su importancia para abordar problemas de tiempo variable en ciencia e ingeniería. En este documento, se considera y aborda el problema de calcular la inversa o seudoinversa de una matriz real de tiempo variable arbitraria utilizando la descomposición de valores singulares (SVD) y los enfoques de la red neuronal de anulación (ZNN). Dado que SVD se utiliza con frecuencia para calcular la inversa o seudoinversa de una matriz, esta investigación propone un nuevo modelo ZNN basado en el método SVD, así como la técnica de regularización de Tikhonov, para resolver el problema en tiempo continuo. Experimentos numéricos, que involucran la pseudoinversión de matrices de entrada cuadradas, rectangulares, singulares y no singulares, indican que los modelos propuestos son efectivos para resolver el problema de la inversión o seudoinversión de matrices de tiempo variable.