Sistema de controle empregando redes neurais vem sendo estudado ativamente desde a década de 1980. Mas ainda assim, é um campo bem desafiador devido a diversas formas de abordagens neurais existente na literatura e a natureza diversa dos sistemas de controle que podem apresentar uma dinâmica variando consideravelmente ao longo do regime de funcionamento. Nesse trabalho de mestrado, foi investigada a aplicação de sistemas de controle auto-organizáveis baseados no Mapa Auto-organizável de Kohonen, em duas diferentes proposições. Ambas consistem de controles com arquitetura modulares e se diferenciam na característica da estrutura topológica. O primeiro controle é concebido com uma estrutura fixa. Enquanto o segundo apresenta uma estrutura que cresce a medida que é necessário. Os modelos foram validados em simulações de problemas mecânicos clássicos (linear e não-linear), como sistema massa-molaamortecedor e pêndulo invertido. Nos experimentos, os sistemas tinham seus parâmetros variando no tempo e os resultados dos métodos propostos foram comparados com métodos convencionais. Os resultados sugerem que as técnicas de controle inspiradas nos mapas auto-organizáveis controlam adequadamente e são eficazes ao lidar com configurações não apresentadas na etapa de treinamento.