Frasen nevralt nettverk refererer som oftest til kunstige nevrale nettverk på en klassisk digital form, men det finnes varianter som går ut over de kjente metodene fra biologien. I biologien er det også metoder som vanskelig lar seg kopiere i kunstige implementasjoner. Hvis etterligningen er inspirert av biologien snakker en ofte om Nevromorf prosessering. Det er flere mulige grenser som kan trekkes mellom slike implementasjoner. En kan dele i digitale implementasjoner med mykvare og maskinvare på ene siden og analoge implementasjoner på den andre, en kan dele i nettverk som har liten eller ingen tidsdimensjon vs nettverk hvor tidsdimensjonen er vesentlig, en kan dele i nettverk med lineære noder vs nettverk med ulineære noder (lineære overføringsfunksjoner eller aktiveringsfunksjoner vs ulineære), en kan dele i ettlagsnettverk vs flerlagsnettverk (dyp læring aka «deep learning»), en kan dele i forovermatede nettverk vs tilbakematede nettverk, en kan dele i homogene nettverk med like noder vs heterogene nettverk, og så videre.