Los sistemas robóticos han experimentado un crecimiento exponencial en su utilización para aplicaciones de fabricación en las últimas décadas. Los sistemas de control responsables de ejecutar la planificación de movimiento de robots deseados enfrentan requisitos de rendimiento cada vez más estrictos. Estas demandas abarcan alta precisión, eficiencia, estabilidad, robustez, facilidad de uso y simplicidad de la interfaz de usuario. Además, las diversas aplicaciones modernas de fabricación emplean principalmente sistemas robóticos dentro de escenarios operativos perturbados. Este documento presenta un novedoso esquema de control de seguimiento de movimiento neural para sistemas robóticos de manipulación móvil. El error de salida de posición dinámica y las redes neuronales artificiales B-Spline se integran en el proceso de diseño de la estrategia de control robusto adaptativo introducida para realizar un seguimiento eficiente y robusto de las trayectorias de planificación de movimiento en sistemas robóticos. La integración de redes neuronales artificiales demuestra mejoras de rendimiento en el esquema de control al abordar de manera efectiva problemas comunes encontrados en entornos de fabricación. La incertidumbre paramétrica, las dinámicas no modeladas y los términos de torque de perturbación desconocidos representan algunas influencias adversas que deben ser compensadas por el esquema de control robusto. Varios estudios de caso demuestran la robustez del esquema de control neural adaptativo en sistemas robóticos de manipulación móvil altamente acoplados y no lineales de seis grados de libertad. Los estudios de caso proporcionan información valiosa y validan la eficacia del propuesto esquema de control multivariable adaptativo en aplicaciones de fabricación.