직접 적응 신경망 제어는 제어 대상의 모델링을 하지 않고, 신경망을 통해 직접 시스템의 입력을 결정하는 방식이다. 이는 시스템의 상태와 제어 신호 간의 관계를 학습하여 제어 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 신경망은 시스템의 동적 특성을 학습하여, 시스템의 상태를 기반으로 적절한 제어 입력을 생성한다. 직접 제어 방식은 모델링에 대한 의존도를 줄일 수 있어, 비선형성이나 불확실성이 큰 시스템에서도 효과적이다.