This paper presents the analyze the adaptive Fuzzy Model Reference Learning Control (FMRLC) is a adaptive fuzzy control method used in nonlinear plants, time-varying and difficult to model them mathematically, which provides a methodology to adapt to the error that occurs with the actual plant and the reference model, the performance is obtained when the error tends to be very small, this adaptation is achieved by moving the centers of the member functions of the knowledge base of fuzzy controller, according to an adaptation algorithm. The fuzzy controller is proposed to solve the control problem is a fuzzy proportional derivative controller (PD). The elimination of steady-state error is thanks to an integral gain FMRLC parallel to the controller.Este documento presenta el análisis del control por modelo de referencia (FMRLC), que es un método de control adaptivo difuso usado en sistemas no lineales, variantes en el tiempo y difíciles de modelar matemáticamente, que proporciona una metodología para adaptarse al error que se produce con la planta real y el modelo de referencia, el mejor rendimiento se obtiene cuando el error tiende a ser muy pequeño, esta adaptación se consigue moviendo los centros de las funciones de membresía de la base de conocimiento del controlador difuso, de acuerdo con un algoritmo de adaptación. El controlador difuso que se plantea para resolver el problema de control es un controlador difuso proporcional derivativo (PD). La eliminación del error de estado estacionario es gracias a una ganancia integral paralela al controlador FMRLC.