Este documento presenta un controlador cinemático inverso utilizando redes neuronales para el control de trayectorias de un robot delta en tiempo real. El esquema de control desarrollado es puramente basado en datos y no requiere conocimiento previo de la cinemática del robot delta. Además, puede adaptarse a los cambios en la cinemática del robot. Para desarrollar el controlador, se estima el modelo cinemático del robot delta utilizando redes neuronales. Luego, las redes neuronales entrenadas se configuran como un controlador en el sistema. Los parámetros de las redes neuronales se actualizan mientras el robot sigue una trayectoria para compensar de manera adaptativa las incertidumbres de modelado y las perturbaciones externas del sistema de control. Una de las principales contribuciones de este documento es mostrar que la actualización de los parámetros de las redes neuronales ofrece un menor error de seguimiento en el control cinemático inverso de un robot delta, considerando el retroceso de las juntas. Se realizan diferentes simulaciones y experimentos para verificar el controlador propuesto. Los resultados muestran que, en presencia de perturbaciones externas, el error en el seguimiento de la trayectoria está acotado y el efecto negativo del retroceso de las juntas en el seguimiento de la trayectoria se reduce. El método desarrollado proporciona un nuevo enfoque para el control cinemático inverso de un robot delta.