Există destul de multe utilizări diferite ale rețelelor neuronale pentru recunoașterea modelelor care implică o gamă destul de largă de industrii. O mare parte din acest tip de muncă se realizează în recunoașterea în comunicații, cum ar fi recunoașterea vocii și recunoașterea scrisului de mână, deși poate fi folosit și pentru a recunoaște fețele. Recunoașterea tiparelor poate fi importantă și pentru domeniile medical și de afaceri, în care un astfel de software poate fi folosit pentru a diagnostica boli și a analiza statisticile financiare. Există, de asemenea, aplicații pentru utilizarea rețelelor neuronale pentru recunoașterea modelelor în domeniile divertismentului electronic și al aplicării legii.
Utilizarea rețelelor neuronale pentru recunoașterea modelelor a devenit destul de populară în ultimele decenii, deoarece tehnologia computerelor a avansat suficient pentru a găzdui astfel de rețele. Rețelele neuronale artificiale sau sintetice sunt un tip de program de inteligență artificială conceput pentru a imita sau replica modul în care neuronii biologici din sistemul nervos central uman primesc și procesează informații. Una dintre cele mai bune aplicații pe care mulți cercetători le-au găsit pentru această tehnologie este utilizarea rețelelor neuronale pentru recunoașterea modelelor.
Unele dintre cele mai comune utilizări ale rețelelor neuronale pentru recunoașterea modelelor sunt recunoașterea vocii și a scrisului de mână. Un număr de programe software diferite utilizează recunoașterea vocii, cum ar fi programele de conversație cu text și software-ul utilizat pentru sistemele telefonice automate. Există, de asemenea, programe de scriere de mână care pot analiza conținutul scris și apoi pot transforma acel scris de mână în text dactilografiat. Astfel de programe pot fi, de asemenea, utilizate pentru a analiza și recunoaște modelele vocale, scrisul de mână și fețele din imagini și fișiere de sunet încărcate într-un computer, care pot fi folosite pentru a identifica persoane pe baza unor astfel de mostre.
Există, de asemenea, aplicații demne de remarcat în medicină și afaceri. Rețelele neuronale pot fi folosite pentru a „învăța” simptomele comune ale diferitelor boli și apoi recunoaște acele simptome ca modele pentru diagnosticarea pacienților. În mod similar, modelele în afaceri și tendințele financiare pot fi analizate pentru a face predicții privind performanța stocurilor sau potențialul de câștiguri viitoare. Unele utilizări financiare ale rețelelor neuronale pentru recunoașterea modelelor pot include, de asemenea, analiza informațiilor privind cererile de împrumuturi sau prelungiri de credit.
Divertismentul electronic, cum ar fi software-ul pentru jocuri, poate utiliza, de asemenea, rețelele neuronale pentru recunoașterea modelelor. Acest lucru se face adesea pentru a crea adversari mai realiști sau inteligenți în jocurile video și este util în special pentru jocuri precum șahul, unde recunoașterea modelelor poate indica adesea cea mai bună mișcare pe care o poate face un adversar pe computer. Recunoașterea modelelor poate fi, de asemenea, importantă pentru utilizarea în aplicarea legii, cum ar fi dezvoltarea de „nasuri” electronice care pot „mirosi” explozivi. Aceste dispozitive „învață” să identifice urmele de particule asociate cu diferite tipuri de explozivi și apoi le pot recunoaște prezența într-un pachet sau un bagaj.