Los controladores MPC son buenos eliminando el error de estado estacionario aun si el sistema controlado es afectado por perturbaciones. Pero el MPC no fue pensado para mantener su desempeño bajo condiciones de falla por sí solo. El control tolerante a fallas se compone de algoritmos de control, estrategias de detección y compensación de fallas. En este trabajo se implementó un controlador MPC usando la estrategia de matriz dinámica junto con un generador de residuo basado en modelo para detectar la ocurrencia de una falla en el sistema controlado. La cuantificación de fallas se logró mediante el uso de Redes neuronales artificiales y un filtro pasa banda, lo cual permitió realizar una acción de compensación para mejorar el tiempo de recuperación del sistema ante una falla.