Un MANET consiste en un grupo de nodos móviles. En un MANET, la escalabilidad y la movilidad tienen una mayor influencia en el rendimiento del enrutamiento. La técnica de clustering juega un papel vital en mejorar el mecanismo de enrutamiento y en aumentar la vida útil de la red de gran escala como un MANET. El proceso de clustering degradará el rendimiento de la red si el nodo malicioso es elegido como Líder de Cluster (CL). Por lo tanto, el proceso de clustering seguro en un MANET es una tarea muy desafiante. Para superar este problema, se utilizan factores clave como el Valor de Confianza (TV), Nivel de Energía Residual (REL) y Movilidad (M) del nodo como parámetros de toma de decisiones para elegir un Líder de Cluster (CL). En este trabajo, hemos propuesto un modelo basado en computación suave y neurodifuso, Modelo de Clustering Seguro Eficiente en Energía basado en ANFIS (ANFIS-EESC), con el objetivo principal de formar un clustering basado en la energía, estable y de confianza en un MANET. Además, hemos propuesto dos algoritmos novedosos: algoritmo de Estimación de Confianza Basado en Peso (WBTE) y algoritmo de Clustering Basado en Difuso (FBC). El objetivo principal del algoritmo WBTE es medir la confiabilidad de los nodos y mitigar los nodos maliciosos. El algoritmo de Clustering Basado en Difuso (FBC) es un algoritmo de formación de clústeres basado en lógica difusa. En nuestro trabajo propuesto, cada no-CL en el sistema aplica la densidad de cluster del CL y la movilidad para cada nodo CL utilizando el sistema de Inferencia Difusa de Mamdani, y toma la decisión de unirse como miembro con un CL que tenga el valor máximo. Los resultados de la simulación muestran que el trabajo propuesto mejora el rendimiento de la red al elegir un nodo más estable, consciente de la confianza y de la energía como Líder de Cluster (CL). Comparamos los parámetros de rendimiento del trabajo propuesto, como la tasa de entrega de paquetes, el consumo de energía, la tasa de detección y la reafiliación, con el trabajo existente, Algoritmo de Clustering Ponderado (WCA). La vida útil de la red es un 39% mayor en el modelo ANFIS-EESC propuesto que en el otro trabajo existente, WCA. Además, ANFIS-EESC muestra una mejora del 22% al 32% en la proporción de entrega de paquetes y del 32% y 39% en el rendimiento. A partir del análisis anterior, se ha demostrado que el trabajo propuesto ofrece un mejor rendimiento en términos de confiabilidad y estabilidad en comparación con el trabajo existente, WCA.