Utilizando las habilidades de interpolación/extrapolación de la función central de un controlador adaptativo iterativo, se sugiere una estructura topológica basada en una red neuronal de una sola capa esencial, estructuralmente simple, con capacidades de enseñanza y recuperación de datos rápidas y explícitas de un solo paso. Su operación no asume un paralelismo masivo, por lo que puede ser simulada fácilmente mediante códigos de programa secuenciales simples que no requieren mecanismos sofisticados de sincronización de datos. Parece ser ventajosa en controladores comunes, robustos o adaptativos basados en modelos aproximados que pueden compensar los efectos de pequeñas imprecisiones en la modelación. En esta estructura, una neurona puede estar en un estado de disparo o en un estado pasivo (es decir, produciendo salida cero). En estado de disparo, su función de activación realiza una rotación abstracta que mapea los datos cinemáticos deseados en el espacio de las fuerzas de control necesarias. La función de activación permite el uso de una modificación de modelo incremental simple y rápida para modelos dinámicos de variación lenta. Su operación se ejemplifica mediante simulaciones numéricas para un oscilador de van der Pol en movimiento libre, y dentro de un control tipo Torque Computado. Para revelar la posibilidad de una corrección de modelo eficiente, también se aplica un Controlador de Estructura Variable/Modo Deslizante robusto. La nueva estructura puede obtenerse a partir de observaciones experimentales aproximadas, como por ejemplo, los modelos difusos.