Las enfermedades neurológicas pueden reducir la capacidad de reclutamiento del músculo Tibialis Anterior (TA), causando trastornos de la marcha, como el pie caído (DF). La mayoría de los pacientes con DF aún retienen nervios y músculos excitables, lo que hace que la Estimulación Eléctrica Funcional (FES) sea una técnica adecuada para restaurar la movilidad perdida. Estudios recientes sugieren la necesidad de desarrollar estrategias de control personalizadas y según sea necesario para la FES portátil con el fin de promover movimientos naturales y funcionales mientras se reduce la aparición temprana de fatiga. Este estudio contribuye a la implementación en tiempo real de una estrategia de control de seguimiento de trayectoria para la corrección personalizada del DF. Esta estrategia combina una Red Neuronal No Lineal Autoregresiva con Entradas Exógenas (NARXNN) con un controlador PD de retroalimentación. Esta estrategia de control avanza con un modelo de músculo TA específico para el usuario logrado por la capacidad de la NARXNN para modelar sistemas dinámicos basándose en el ángulo del pie y la velocidad angular como entradas. Se logró un sistema de estimulación completamente portátil y en bucle cerrado utilizando un estimulador ISTim y un sensor inercial portátil para la estimulación eléctrica y la detección cinemática de la marcha del usuario, respectivamente. Los resultados mostraron que la arquitectura NARXNN con 2 capas ocultas y 10 neuronas proporcionó el mejor rendimiento para modelar el comportamiento cinemático del músculo TA. El control de seguimiento de trayectoria propuesto reveló una baja discrepancia entre las trayectorias del pie reales y de referencia (bondad de ajuste = 77.87%) y eficacia temporal para estimular correctamente el músculo TA hacia una marcha natural y corrección del DF.