Es una teoría matemática de la estabilidad del movimiento propuesta por Aleksandr Mikhailovich Lyapunov aplicable a sistemas dinámicos como a las masas de fluido en la rotación astronómica, sistemas de guía aeroespacial, etc. Su teoría fue redescubierta por Nikolay Gur’yevich Chetaev en la década de 1.930 aplicándola a problemas matemáticos y físicos. En nuestro caso se utiliza para garantizar la convergencia y estabilidad de los algoritmos de aprendizaje en las RNA, vía gradiente descendente.
