En este articulo se implementa el algoritmo de aprendizaje backpropagation en linea para el entrenamiento de redes neuronales tipo feedforward. Se implementan tres neurocontroladores para tres sistemas, los cuales son: el circuito RC, un motor DC emulado electronicamente, y un sistema esfera-tubo. La primera estrategia que se prueba para todos los sistemas es un PID clasico, el cual es utilizado para comparar el desempeno de los otros controladores. El primer neurocontrolador comparte la responsabilidad de comandar al sistema con un PID; el siguiente es entrenado en linea y trabaja solo; y por ultimo se encuentra un controlador PID neuronal, el cual cambia las ganancias del PID para hacerlo adaptable a la dinamica de la planta. El control se realiza en tiempo real, por medio de Simulink, junto con una tarjeta de adquisicion de datos PCI 6024E. En el desarrollo del articulo se muestran los resultados obtenidos de cada sistema.