Istnieje wiele różnych zastosowań sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców w dość szerokim zakresie branż. Wiele z tego typu prac jest wykonywanych przy rozpoznawaniu w komunikacji, takiej jak rozpoznawanie głosu i rozpoznawanie pisma ręcznego, chociaż można go również używać do rozpoznawania twarzy. Rozpoznawanie wzorców może mieć również znaczenie dla dziedzin medycznych i biznesowych, w których takie oprogramowanie może być wykorzystywane do diagnozowania chorób i analizy statystyk finansowych. Istnieją również aplikacje wykorzystujące sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców w dziedzinie rozrywki elektronicznej i egzekwowania prawa.
Wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców stało się dość popularne w ciągu ostatnich kilku dekad, ponieważ technologia komputerowa rozwinęła się wystarczająco, aby pomieścić takie sieci. Sztuczne lub syntetyczne sieci neuronowe to rodzaj programu sztucznej inteligencji zaprojektowanego w celu naśladowania lub replikowania sposobu, w jaki neurony biologiczne w ośrodkowym układzie nerwowym człowieka otrzymują i przetwarzają informacje. Jednym z najlepszych zastosowań tej technologii, jakie znalazło wielu badaczy, jest wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców.
Niektóre z najczęstszych zastosowań sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców to rozpoznawanie głosu i pisma ręcznego. Rozpoznawanie głosu wykorzystuje szereg różnych programów, takich jak programy do mówienia do tekstu i oprogramowanie używane w zautomatyzowanych systemach telefonicznych. Istnieją również programy do pisma ręcznego, które mogą analizować pisemną treść, a następnie przekształcać pismo ręczne w tekst maszynowy. Takie programy mogą być również używane do analizowania i rozpoznawania wzorców głosowych, pisma ręcznego i twarzy z obrazów i plików dźwiękowych załadowanych do komputera, które można wykorzystać do identyfikacji osób na podstawie takich próbek.
Na uwagę zasługują również zastosowania w medycynie i biznesie. Sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do „uczenia się” typowych objawów różnych chorób, a następnie rozpoznawania tych objawów jako wzorców diagnozowania pacjentów. Podobnie, wzorce w trendach biznesowych i finansowych mogą być analizowane w celu prognozowania wyników akcji lub potencjalnych przyszłych zysków. Niektóre finansowe zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców mogą również obejmować analizę informacji dotyczących wniosków o pożyczki lub prolongaty kredytu.
Rozrywka elektroniczna, taka jak oprogramowanie do gier, może również wykorzystywać sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców. Często robi się to w celu stworzenia bardziej realistycznych lub inteligentnych przeciwników w grach wideo i jest szczególnie przydatne w grach takich jak szachy, w których rozpoznawanie wzorców często może wskazywać najlepszy ruch do wykonania przez przeciwnika komputerowego. Rozpoznawanie wzorów może być również ważne do wykorzystania w egzekwowaniu prawa, np. przy opracowywaniu elektronicznych „nosów”, które mogą „wyczuwać” materiały wybuchowe. Urządzenia te „uczą się” identyfikować cząsteczki śladowe związane z różnymi rodzajami materiałów wybuchowych, a następnie rozpoznają ich obecność w paczce lub bagażu.