This paper analyzes the performance of three different semi-active control algorithms used to calculate and manage the optimal damping forces generated by a pair of magnetorheological (MR) dampers installed in a two-story building. The semi-active algorithms used are the linear quadratic regulator (LQR) associated with the clipped optimal algorithm, an algorithm based on a prediction model and a dynamic inverse model using nonlinear autoregressive exogenous (NARX)-type artificial neural networks, and a decision-making algorithm based on fuzzy logic. Additionally, the performances of the proposed semi-active algorithms are compared to those of passively used control devices. The results show response value reductions exceeding 50% for all the semi-active control strategies, which considerably outperformed the passive control. The three control strategies are thus confirmed as interesting tools with potential applications as MR damper administrators.Keywords: Structure dynamics, semi-active control of structures, vibration reduction, magnetorheological dampers, control algorithms, intelligent systems. RESUMEN En este artículo se analiza numéricamente la eficiencia y el desempeño de tres diferentes algoritmos de control semiactivo que tienen la función de calcular y administrar las fuerzas óptimas de amortiguamiento que deben ser generadas por un par de amortiguadores magnetoreológicos instalados en una estructura de dos niveles. Los algoritmos semi-activos empleados son el regulador lineal cuadrático (LQR), asociado al algoritmo clipped optimal y dos algoritmos fundamentados en sistemas inteligentes: un algoritmo basado en un modelo de predicción y en un modelo inverso dinámico construidos por medio de redes neuronales artificiales de tipo NARX y un algoritmo de toma de decisiones basados en lógica difusa. Adicionalmente, la actuación de los algoritmos de control semi-activo propuestos es comparada con el desempeño de los