NMÜ basiert auf einem Computerprogramm, das strukturell biologischen neuronalen Netzwerken gleicht. Diese „neuronalen“ Netzwerke der MÜ werden durch ein anfängliches intensives Training angelernt, um einen relativ hohen Grad an Zuverlässigkeit in der Übersetzung und an Eigenständigkeit im Lernen zu erlangen. Dies gilt eben sowohl für die gebrauchsfertigen generischen MÜ-Engines (wie Google Translate, DeepL etc.) als auch für die adaptiven, die sich bspw. hinsichtlich eines Fachgebietes oder Stiles noch spezifischer trainieren lassen. Für ein solches Training bedürfen die lernenden Maschinen großer zweisprachiger, qualitativ hochwertiger Textkorpora, aufgrund derer die neuronalen Netzwerke Muster in der Humanübersetzung identifizieren können. Aus diesen Muster leiten sie wiederum abstrakte Wortrepräsentationen in Form von Vektoren ab, die dann im Prozess der Übersetzung zum Einsatz kommen.