Artificiella neurala nätverk har utvecklats baserat på mänskliga hjärnfunktioner som en bearbetningsmekanism. De neurala tillämpningarna som har utvecklats från denna teknik är många och varierande. De används för att förbättra prestanda inom områden som virtuell verklighet och datautvinning, där befintlig teknik tenderar att misslyckas. Neurala applikationer används också i branscher från finanssektorn till medicinindustrin.
Ett antal faktorer påverkar de tillämpningar för vilka ett artificiellt neuralt nätverk är bäst lämpat. Nätverkets struktur och dynamik samt hur nätverket lär sig spelar alla en roll för att definiera förmågorna hos dessa applikationer. Fyra primära kategorier hjälper till att definiera uppgifter och potentiella typer av applikationer för neurala nätverk.
Funktionsapproximation och databehandling är liknande kategorier som täcker applikationer som tidsserieanalys respektive datafiltrering. Klassificeringskategorin är en av de mer robusta, som innehåller applikationer som utför mönster- och sekvensigenkänning. Slutligen är robotik sin egen kategori. Robotiska neurala applikationer hjälper till med allt från rörlighet till manipulation.
Ett enda nätverk kan tjäna många neurala applikationer, eftersom programmen är designade för att vara anpassningsbara och lära sig som en del av programmeringen. Industriella tillämpningar inkluderar uppgifter som att förutsäga sjö- eller reservoarnivåer, hjälpa till med flygtrafikledning och optimering av kemiska processer. Företag kan använda neurala nätverk för att underlätta anställningsprocessen genom att analysera sökande och förutsäga deras prestation eller kunddatabasanalys för att hjälpa till att fastställa marknadsföringsgrupper. Optisk teckenigenkänning, kallad OCR, är bland de mest välkända neurala tillämpningarna.
Den finansiella och medicinska industrin använder båda neurala applikationer med regelbundenhet. Finansiella företag använder olika metoder för datautvinning och analys samt prediktionssystem. Automatiserade handelssystem integrerar ofta neurala applikationer. Medicinsk diagnos är en annan tillämpning. Forskning, medicinsk eller på annat sätt, har också enorma fördelar med införandet av ett neuralt nätverk för att känna igen mönster, bearbeta stora mängder data och utföra prediktiva simuleringar.
Neurala tillämpningar blir gradvis mer utbredda, särskilt i utvecklingen av robotik och virtuell verklighet. Olika metoder för maskinseende och mobilisering kan optimeras eller kontrolleras. Maskininlärning spelar en stor roll inom båda områdena genom att göra det möjligt för robotar att lära sig sin miljö och genom att justera virtuella verklighetsmiljöer nästan omedelbart baserat på användarinteraktioner. När neurala nätverk blir lättare att arbeta med och mer robusta, kommer neurala applikationer att fortsätta att utvecklas och hjälpa otaliga fält med uppgifter som annars är svårhanterliga.