La navegación autónoma de un robot móvil en un entorno desconocido con obstáculos muy abarrotados es un tema fundamental en la investigación de robótica móvil. Durante los últimos años, los robots o vehículos móviles autónomos se han aplicado cada vez más en diversas áreas como conducción automática, exploración, vigilancia, seguimiento del crecimiento de un incendio forestal, exploración de terrenos peligrosos u hostiles, recogida de datos topográficos en un entorno desconocido, etc. El diseño y desarrollo de robots móviles autónomos atrae más atención en la era de la navegación autónoma. Existen varios algoritmos que se utilizan en la práctica para resolver problemas de investigación relacionados con el modelo de robot y su entorno operativo. Por esta razón, en la presente investigación se diseñó un sistema de inferencia difusa basado en red adaptativa para el control de navegación de robots móviles. A través de una metodología incremental de tres incrementos que consistieron en: el diseño del sistema sensorial, diseño del sistema de control y el entrenamiento del ANFIS. Se diseñó un sistema sensorial de 4 sensores, 3 de distancia infrarrojos y un giroscopio que permite tener una mejor percepción del entorno. Cada uno representa una entrada al sistema de control. El sistema cuenta con dos salidas PWM para el control de cada uno de los motores del robot móvil. Tanto la FM como el tipo de salida influyen en el modelo a entrenar. Para el presente diseño, se determinó que los mejores resultados fueron obtenidos por el modelo ANFIS Gaussiana/Constante para el ANFIS-1 y para el ANFIS-2 el modelo gaussiana/lineal presentó los mejores resultados.Autonomous navigation of a mobile robot in an unfamiliar environment with very crowded obstacles is a fundamental topic in mobile robotics research. During recent years, robots or autonomous mobile vehicles have been increasingly applied in various areas such as automatic driving, exploration, surveillance, monitoring the growth of a forest fire, exploring dangerous or hostile terrain, collecting topographic data in an environment unknown, etc. The design and development of autonomous mobile robots attracts more attention in the age of autonomous navigation. There are several algorithms that are used in practice to solve research problems related to the robot model and its operating environment. For this reason, in the present investigation a fuzzy inference system based on an adaptive network was designed for the navigation control of mobile robots. Through an incremental methodology of three increments that consist of: the design of the sensory system, design of the control system and ANFIS training. A sensory system was designed with 4 sensors, 3 infrared distance sensors and a gyroscope that allows a better perception of the environment. Each represents an input to the control system. The system has two PWM outputs to control each of the motors of the mobile robot. Both the FM and the type of output influence the model to be trained. For the present design, it was determined that the best results were obtained by the ANFIS Gaussian / Constant model for the ANFIS-1 and for the ANFIS-2 the Gaussian / linear model presented the best results.