Las fallas en los actuadores y las perturbaciones externas, que son inevitables debido a la fatiga del material, el desgaste operativo y los impactos ambientales imprevistos, representan amenazas significativas para la fiabilidad y el rendimiento del control de sistemas en red. Por lo tanto, este documento se centra principalmente en el problema de control de seguimiento de consenso bipartito adaptativo distribuido de sistemas Euler-Lagrange (ELS) sujetos a fallas en los actuadores y perturbaciones externas. Se desarrolla un esquema de control distribuido robusto combinando el observador distribuido adaptativo y un controlador de seguimiento basado en redes neuronales. Por un lado, se construye una nueva matriz diagonal definida positiva asociada con una matriz laplaciana asimétrica en el observador distribuido, que se puede utilizar para estimar la información del líder. Por otro lado, se adoptan redes neuronales para aproximar las incertidumbres agrupadas compuestas de matrices desconocidas y perturbaciones externas en el modelo seguidor. Se diseñan las leyes de actualización adaptativas para los parámetros desconocidos en las redes neuronales y los factores de falla del actuador para garantizar la acotación de los errores de estimación. Finalmente, se valida la efectividad del esquema de control propuesto a través de simulaciones numéricas utilizando dos tipos de modelos típicos de ELS: manipuladores robóticos de dos enlaces y drones quadrotor. Los resultados de la simulación demuestran la robustez y fiabilidad del enfoque de control propuesto en presencia de fallas en los actuadores y perturbaciones externas.