Le reti neurali artificiali sono una delle tecnologie più interessanti nel campo dellintelligenza artificiale. Sono reti computazionali costituite da un insieme di unità dette unità neuronali, ispirate a quelle che compongono il sistema nervoso di un animale o di un essere umano. Ogni unità neuronale è una computazione che riceve in ingresso un certo numero di input che può variare a seconda del tipo di rete neurale (rete neurale semplice, rete neurale ricorrente, ecc.) e produce in uscita una predizione anche nota come output. Tutte le unità neuronali sono inoltre connesse ad altre. Ciò significa che un output di ununità neurale può essere connesso come input di unaltra unità neurale. Tali connessioni possono influenzare la potenza di unoperazione o anche la sua struttura. Le reti neurali artificiali possono essere utilizzate per risolvere problemi di apprendimento automatico come la classificazione, la regressione o altre ancora. Il processo di apprendimento si svolge tramite un processo di formazione, in cui un computer processa un grande numero di esempi di dati e li usa per ottimizzare la rete neurale in modo che arrivi alla soluzione desiderata. Infine, la rete neurale viene addestrata con altri dati che non sono stati usati durante il processo di formazione per poter essere applicata a problemi nuovi.