적응형 신경망 제어(Adaptive Neural Network Control)는 시스템의 불확실성이나 비선형성을 극복하기 위해 신경망을 활용하여 동적으로 적응하는 제어 방법론이다. 전통적인 제어 시스템은 사전에 정확한 모델이 필요하지만, 신경망은 데이터를 바탕으로 학습하여 시스템의 동작을 예측하고 제어 성능을 개선할 수 있다. 특히, 적응형 신경망 제어는 시간이 지남에 따라 시스템의 동적 특성이 변하더라도 신경망의 학습을 통해 이를 반영하여 최적의 제어를 수행한다. 이는 로봇, 항공기 제어, 의료 기기 등에서 널리 활용되며, 모델 불확실성을 포함하는 복잡한 시스템에서도 강력한 성능을 발휘한다.