Ein neuronales Netz verarbeitet Eingaben über viele miteinander verbundene Einheiten, die Signale gewichten und weiterleiten. Dadurch kann es komplexe Zusammenhänge in Daten lernen und für Vorhersagen oder Klassifikationen nutzen.
Neuronale Netze bilden die Basis vieler aktueller KI-Anwendungen, insbesondere im Deep Learning. Sie kommen in der Sprachverarbeitung, Bilderkennung und vielen anderen Bereichen zum Einsatz.
Durch ihre mehrschichtige Struktur, wie ein künstliches Gehirn, können neuronale Netze aus vielen Verbindungen sehr komplexe Muster erfassen. Gerade bei großen Datenmengen und anspruchsvollen Aufgaben zeigen sie ihre besondere Stärke.