Rețelele neuronale artificiale au fost dezvoltate pe baza funcțiilor creierului uman ca mecanism de procesare. Aplicațiile neuronale care au evoluat din această tehnologie sunt multe și variate. Acestea sunt folosite pentru a îmbunătăți performanța în domenii precum realitatea virtuală și data mining, unde tehnologia existentă tinde să fie insuficientă. Aplicațiile neuronale sunt, de asemenea, utilizate în industrii de la sectorul financiar până la industria medicală.
O serie de factori afectează aplicațiile pentru care o rețea neuronală artificială este cea mai potrivită. Structura și dinamica rețelei, precum și modul în care rețeaua învață toate joacă un rol în definirea abilităților acestor aplicații. Patru categorii principale ajută la definirea sarcinilor și a potențialelor tipuri de aplicații pentru rețelele neuronale.
Aproximarea funcțiilor și prelucrarea datelor sunt categorii similare care acoperă aplicații precum analiza seriilor temporale și, respectiv, filtrarea datelor. Categoria de clasificare este una dintre cele mai robuste, conținând aplicații care realizează recunoașterea modelelor și secvenței. În cele din urmă, robotica este propria sa categorie. Aplicațiile neuronale robotizate ajută la orice, de la mobilitate la manipulare.
O singură rețea poate servi mai multor aplicații neuronale, deoarece programele sunt concepute pentru a fi personalizabile și pentru a învăța ca parte a programării. Aplicațiile industriale includ sarcini precum predicția nivelurilor lacurilor sau rezervoarelor, asistarea la controlul traficului aerian și optimizarea proceselor chimice. Companiile pot folosi rețele neuronale pentru a facilita procesul de angajare prin analizarea candidaților și predicția performanței acestora sau analiza bazei de date a clienților pentru a ajuta la determinarea grupurilor de marketing. Recunoașterea optică a caracterelor, denumită OCR, este printre cele mai cunoscute aplicații neuronale.
Industriile financiară și medicală folosesc aplicații neuronale cu regularitate. Companiile financiare folosesc diverse metode de extragere și analiză a datelor, precum și sisteme de predicție. Sistemele automate de tranzacționare integrează adesea aplicații neuronale. Diagnosticul medical este o altă aplicație. Cercetarea, medicală sau de altă natură, beneficiază, de asemenea, enorm prin includerea unei rețele neuronale pentru a recunoaște tipare, a procesa cantități mari de date și a efectua simulări predictive.
Aplicațiile neuronale devin treptat mai răspândite, în special în dezvoltarea roboticii și a realității virtuale. Pot fi optimizate sau controlate diferite metode de viziune artificială și de mobilizare. Învățarea automată joacă un rol important în ambele domenii, permițând roboților să învețe mediul lor și prin ajustarea mediilor de realitate virtuală aproape instantaneu pe baza interacțiunilor utilizatorului. Pe măsură ce rețelele neuronale devin mai ușor de lucrat și mai robuste, aplicațiile neuronale vor continua să evolueze și să ajute nenumărate domenii cu sarcini care altfel sunt greoaie.