Este documento aborda el problema de seguimiento de contención bipartita neuroadaptativa desencadenado por eventos para vehículos aéreos no tripulados (VANT) en red, sujetos a restricciones de recursos y fallos de actuadores. Se desarrolla de manera innovadora un mecanismo completamente distribuido desencadenado por eventos para eliminar la dependencia de información global, excluyendo rigurosamente el fenómeno de Zeno a través de la verificación de umbrales no periódicos. El mecanismo propuesto permite a los VANT vecinos intercambiar información y actualizar señales de control exclusivamente en instantes de activación, reduciendo significativamente las cargas de comunicación y el consumo de energía. Para manejar dinámicas no lineales desconocidas en escenarios limitados en recursos, se establece un nuevo esquema de aproximación de red neuronal (NN) desencadenado por eventos, donde la actualización de pesos ocurre solo durante los desencadenadores de eventos, disminuyendo efectivamente la ocupación de recursos computacionales. Al mismo tiempo, se construye un mecanismo de compensación robusta adaptativa para contrarrestar las perturbaciones compuestas inducidas por fallos de actuadores y residuos de aproximación. Basado en el análisis de estabilidad de Lyapunov, demostramos teóricamente que todas las señales en lazo cerrado permanecen uniformemente acotadas en última instancia mientras se logran los objetivos de contención bipartita prescritos, donde los VANT seguidores convergen finalmente al casco convexo dinámico formado por múltiples líderes con interacciones cooperativas-competitivas. Finalmente, se realizan simulaciones numéricas para validar la efectividad de los resultados teóricos. Los resultados de simulación comparativa muestran que el esquema de control desencadenado por eventos propuesto reduce la utilización de recursos en un 95% y un 67% en comparación con los mecanismos tradicionales desencadenados por tiempo y estáticos, respectivamente.