Det finns en hel del olika användningsområden för neurala nätverk för mönsterigenkänning som involverar ett ganska brett spektrum av industrier. Mycket av den här typen av arbete görs i igenkänning i kommunikation, såsom röstigenkänning och handskriftsigenkänning, även om det kan användas för att känna igen ansikten också. Att känna igen mönster kan också vara viktigt för medicinska och affärsmässiga områden, där sådan programvara kan användas för att diagnostisera sjukdomar och analysera finansiell statistik. Det finns också applikationer för användning av neurala nätverk för mönsterigenkänning inom områdena elektronisk underhållning och brottsbekämpning.
Användningen av neurala nätverk för mönsterigenkänning har blivit ganska populärt under de senaste decennierna, eftersom datortekniken har utvecklats tillräckligt för att ta emot sådana nätverk. Artificiella eller syntetiska neurala nätverk är en typ av artificiell intelligens-program utformade för att efterlikna eller replikera det sätt på vilket biologiska neuroner i det mänskliga centrala nervsystemet tar emot och bearbetar information. En av de bästa tillämpningarna som många forskare har hittat för denna teknik är användningen av neurala nätverk för mönsterigenkänning.
Några av de vanligaste användningsområdena för neurala nätverk för mönsterigenkänning är röst- och handskriftsigenkänning. Ett antal olika mjukvaruprogram använder röstigenkänning, såsom tal-till-text-program och programvara som används för automatiserade telefonsystem. Det finns också handskriftsprogram som kan analysera skriftligt innehåll och sedan förvandla den handstilen till maskinskriven text. Sådana program kan också användas för att analysera och känna igen röstmönster, handstil och ansikten från bilder och ljudfiler som laddas in i en dator, som kan användas för att identifiera personer baserat på sådana prover.
Det finns också anmärkningsvärda tillämpningar inom medicin och företag. Neurala nätverk kan användas för att ”lära sig” vanliga symtom på olika sjukdomar och sedan känna igen dessa symtom som mönster för diagnos av patienter. På liknande sätt kan mönster i affärstrender och finansiella trender analyseras för att göra förutsägelser om aktieutvecklingen eller framtida vinstpotential. Vissa ekonomiska användningar av neurala nätverk för mönsterigenkänning kan också innefatta analys av information om ansökningar om lån eller kreditförlängningar.
Elektronisk underhållning, såsom spelmjukvara, kan också använda neurala nätverk för mönsterigenkänning. Detta görs ofta för att skapa mer realistiska eller intelligenta motståndare i videospel, och är särskilt användbart för spel som schack där mönsterigenkänning ofta kan indikera det bästa draget för en datormotståndare att göra. Mönsterigenkänning kan också vara viktigt för användning inom brottsbekämpning, såsom utvecklingen av elektroniska ”näsor” som kan ”lukta” sprängämnen. Dessa enheter ”lär sig” att identifiera spårpartiklar associerade med olika typer av sprängämnen och kan sedan känna igen deras närvaro i ett paket eller bagage.