Rețelele neuronale artificiale sunt sisteme de procesare a informațiilor bazate pe sisteme nervoase naturale, cum ar fi creierul uman. Ele constau din mulți neuroni artificiali individuali care sunt interconectați, pot rezolva probleme împreună și au capacitatea de a învăța. O rețea neuronală recurentă (RNN) seamănă în special cu creierul uman, deoarece conține bucle de feedback. Acestea permit semnalelor să circule atât înainte, cât și înapoi, creând un sistem mai complex și mai puțin stabil. Rețeaua neuronală recurentă este dinamică și, după fiecare intrare, starea sistemului se schimbă continuu până când ajunge la un echilibru.
Creierul uman poate fi descris ca rețele neuronale recurente biologice. O rețea neuronală recurentă artificială împărtășește capacitatea creierului de a învăța procese și comportamente. Acest lucru nu este posibil cu metodele tradiționale de învățare automată. În comun cu alte tipuri de rețele neuronale, o rețea neuronală recurentă este deosebit de bună la recunoașterea tiparelor și la identificarea tendințelor. Au fost găsite o serie de utilizări potențiale pentru acest tip de model de calcul, inclusiv recunoașterea bolilor din scanări medicale, modelarea sistemelor corporale, recunoașterea vorbirii și a scrisului de mână și prognoza bursiere.
În mod obișnuit, o rețea neuronală recurentă va fi folosită pentru a rezolva o problemă în care se știe, sau se suspectează puternic, că există un fel de relație între intrarea datelor și ieșirea necunoscută. Rețeaua va fi instruită, sau se va antrena singură, pentru a stabili acea relație și a furniza o posibilă valoare de ieșire. O rețea neuronală recurentă este capabilă să gestioneze probleme complexe mari în care unele valori lipsesc sau sunt corupte. Capacitatea sa de a învăța din exemplu îl face puternic și flexibil și elimină nevoia de a crea un algoritm pentru fiecare sarcină specifică.
Rețelele neuronale recurente pot fi descrise ca instrumente de modelare a datelor statistice neliniare. Prezența buclelor de feedback înseamnă că acestea sunt sisteme adaptive, capabile să răspundă la schimbare. O rețea neuronală recurentă utilizată în domeniul roboticii poate permite unui robot să învețe din experiență, permițându-i să ia decizii cu privire la direcția să ia pentru a atinge o țintă. S-ar putea chiar să se dezvolte curiozitatea în roboți, făcându-se plină de satisfacție concentrarea asupra lucrurilor care sunt imprevizibile, deși nu complet aleatorii. Unii oameni de știință cred că conștiința în sine este un proces mecanic și că ar putea fi posibilă dezvoltarea unei forme conștiente de rețea neuronală recurentă într-o zi, deși acest lucru ar duce la întrebări etice cu privire la drepturile roboților și mașinilor.