RESUMEN: Este artículo presenta el desarrollo de un esquema de control óptimo neuronal que parte del estudio de conceptos del cálculo variacional y su interacción con las Redes Neuronales Artificiales (RNA), generando un algoritmo de entrenamiento y una ley de control. Tal esquema efectúa una realimentación óptima de las variables de estado a través de la RNA. El controlador logra que la salida del sistema físico siga una trayectoria deseada de manera óptima y ajustada a un modelo de referencia. El neuro-control rechaza los efectos de perturbaciones y responde bien frente a variaciones paramétricas.ABSTRACT: In this paper is presented basic elements of the optimal control theory and a realtime optimal control for a physical system. This methodology makes a feedback of the state variables trough a neural-control law. The control system keep on the physical system in a fixed trajectory. The paper also shows any concepts in variational calculus and their interaction with neural nets. The practical experience and simulations shows the capability of the control system to reject perturbations and parametric variations on the physical system.COL0010477