Opracowano sztuczne sieci neuronowe w oparciu o funkcje ludzkiego mózgu jako mechanizmu przetwarzania. Zastosowania neuronowe, które wyewoluowały z tej technologii, są liczne i zróżnicowane. Służą do poprawy wydajności w takich obszarach, jak rzeczywistość wirtualna i eksploracja danych, w których istniejąca technologia ma tendencję do zawodności. Aplikacje neuronowe są również wykorzystywane w branżach od sektora finansowego po branżę medyczną.
Wiele czynników wpływa na aplikacje, do których najlepiej nadaje się sztuczna sieć neuronowa. Struktura i dynamika sieci oraz sposób uczenia się sieci odgrywają rolę w określaniu możliwości tych aplikacji. Cztery podstawowe kategorie pomagają zdefiniować zadania i potencjalne typy zastosowań sieci neuronowych.
Aproksymacja funkcji i przetwarzanie danych to podobne kategorie, które obejmują aplikacje, odpowiednio, takie jak analiza szeregów czasowych i filtrowanie danych. Kategoria klasyfikacji jest jedną z bardziej niezawodnych, obejmującą aplikacje, które wykonują rozpoznawanie wzorców i sekwencji. Wreszcie, robotyka jest osobną kategorią. Zrobotyzowane aplikacje neuronowe pomagają we wszystkim, od mobilności po manipulację.
Pojedyncza sieć może obsługiwać wiele aplikacji neuronowych, ponieważ programy są zaprojektowane tak, aby można je było dostosowywać i uczyć się w ramach programowania. Zastosowania przemysłowe obejmują takie zadania, jak przewidywanie poziomu jezior lub zbiorników, pomoc w kontroli ruchu lotniczego oraz optymalizacja procesów chemicznych. Firmy mogą wykorzystywać sieci neuronowe w celu ułatwienia procesu rekrutacji poprzez analizę kandydatów i przewidywanie ich wyników lub analizę bazy danych klientów, aby pomóc w określeniu grup marketingowych. Optyczne rozpoznawanie znaków, określane jako OCR, jest jednym z najbardziej znanych zastosowań neuronowych.
Zarówno branża finansowa, jak i medyczna regularnie stosują aplikacje neuronowe. Firmy finansowe stosują różne metody eksploracji i analizy danych oraz systemy predykcyjne. Zautomatyzowane systemy transakcyjne często integrują aplikacje neuronowe. Diagnoza medyczna to kolejne zastosowanie. Badania naukowe, medyczne lub inne, również przynoszą ogromne korzyści dzięki włączeniu sieci neuronowej do rozpoznawania wzorców, przetwarzania ogromnych ilości danych i wykonywania symulacji predykcyjnych.
Zastosowania neuronowe stają się coraz bardziej powszechne, zwłaszcza w rozwoju robotyki i wirtualnej rzeczywistości. Różne metody widzenia maszynowego i mobilizacji można zoptymalizować lub kontrolować. Uczenie maszynowe odgrywa dużą rolę w obu dziedzinach, umożliwiając robotom poznanie ich środowiska i niemal natychmiastowo dostosowując środowiska rzeczywistości wirtualnej w oparciu o interakcje użytkowników. Ponieważ sieci neuronowe stają się łatwiejsze w obsłudze i bardziej niezawodne, aplikacje neuronowe będą nadal ewoluować i wspomagać niezliczone pola w zadaniach, które w innym przypadku byłyby nieporęczne.