El documento aborda el problema de controlar de manera eficiente un vehículo submarino autónomo (AUV), donde se considera su modelo típico subactuado. Debido a incertidumbres críticas y no linealidades en el sistema causadas por perturbaciones externas inevitables como corrientes oceánicas cuando opera, es fundamental mantener de manera robusta los movimientos del vehículo con el tiempo como se espera. Por lo tanto, se propone emplear la técnica de control de modo deslizante jerárquico para diseñar el esquema de control en lazo cerrado para el dispositivo. Sin embargo, determinar exactamente los parámetros del sistema de control del AUV es impráctico ya que sus no linealidades y perturbaciones externas pueden variar esos parámetros con el tiempo. Por lo tanto, se propone explotar las redes neuronales para desarrollar un mecanismo de aprendizaje adaptativo que permita al sistema aprender sus parámetros de manera adaptativa. Más importante aún, la estabilidad del sistema AUV controlado por el enfoque propuesto se demuestra teóricamente que está garantizada por el uso de la teoría de Lyapunov. La efectividad del esquema de control propuesto fue verificada por los experimentos implementados en un entorno sintético, donde los resultados obtenidos son muy prometedores.