以下では説明の都合上、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網」と表記することにする。
概要.
ヒトの神経網を模した人工ニューラルネットワークでは、計算ユニットが《重み》を介して繋がり、この《重み》がヒトの神経網のシナプス結合の「強度」と似た役割を担っている。各ユニットへの入力は《重み》によって強さが変化するように作られており、ユニットにおける関数計算に影響を与える。ニューラルネットワークというのは、入力用ニューロンから出力用ニューロンへと向かって計算値を伝播させてゆくが、その過程で《重み》をパラメータとして利用し、入力の関
数を計算する。（ただし計算値が出力用ニューロンへと伝播されてゆくというだけでは入力パターンからある決まった出力パターンが出るだけなので、さほど有益というわけではない。）《重み》が変化することで「学習」が起きる（ここが重要なのである）。
《重み》の調整方法の代表的なものがバックプロパゲーションである。
なお、ヒトのニューロンを模したユニットは人工ニューロンあるいはノードと呼ばれる。
ユニットの構成（例: 線形変換の次元、非線形変換の有無・種類）やネットワークの構造（例: ユニットの数・階層構造・相互結合、入出力の再帰）に関して様々な選択肢があり、様々なモデルが提唱されている。）
三層以上のニューラルネットワークは可微分で連続な任意関数を近似できることが証明されている（線形分離不可能な問題を解ける）。
形式ニューロンなど研究の源流としては生物の神経系の探求であるが、その当初から、それが実際に生物の神経系のシミュレーションであるか否かについては議論がある。生物学と相互の進展により、相違点なども研究されている。
歴史.
代表的な人工ニューラルネットワーク.
順伝播型ニューラルネットワーク.
並列計算.
誤差逆伝播法に用いられる活性化関数に放射基底関数を用いたニューラルネットワーク
自己組織化写像.
畳み込みニューラルネットワーク.
畳み込みニューラルネットワークとは層間が全結合ではない順伝播型ニューラルネットワークの一種。