可以用来近似任意的复杂函数，并且可以达到任意近似精准度。但它并没有告诉我们如何选择神经网络参数（权重、神经元数量、神经层层数等等）来达到我们想近似的目标函数。 
历史.乔治·西本科于1989年证明了单一隐藏层、任意宽度、并使用S函数作爲激励函数的前馈神经网路的通用近似定理。科特·霍尼克（）在1991年证明 ，激励函数的选择不是关键，前馈神经网路的多层神经层及多神经元架构才是使神经网络有成为通用逼近器的关键。