Este documento presenta una red neuronal recurrente de tiempo finito con parámetros variables, llamada red neuronal recurrente de tiempo finito con factor variable (VFFTRNN), que es capaz de resolver la solución de la ecuación de Sylvester variable en el tiempo en línea. La red neuronal propuesta hace que los coeficientes de la matriz varíen con el tiempo y puede lograr la convergencia en un tiempo finito. Además, el rendimiento de la red es mejor que el de las redes tradicionales en cuanto a robustez. Se demuestra teóricamente que la red neuronal propuesta tiene un rendimiento de convergencia superexponencial. Los resultados de la simulación demuestran que esta red neuronal tiene una velocidad de convergencia más rápida y una mejor robustez que las redes neuronales de retorno a cero y puede seguir efectivamente la solución teórica de la ecuación de Sylvester variable en el tiempo.