esquema de processamento capaz de armazenar conhecimento baseado em aprendizagem (experiencia) e disponibilizar este conhecimento para a aplicacao em questao.Funcionamento das redes neurais artificiaisAs redes neurais artificiais sao criadas a partir de algoritmos projetados para uma determinada finalidade. E impossivel criar um algoritmo desse sem ter conhecimento de modelos matematicos que simulem o processo de aprendizado do cerebro humano. Por este ser um artigo de introducao a este assunto, abordaremos uma explicacao conceitual eliminando ao maximo os principios matematicos naturalmente relacionados.Basicamente, uma rede neural se assemelha ao cerebro em dois pontos: o conhecimento e obtido atraves de etapas de aprendizagem e pesos sinapticos sao usados para armazenar o conhecimento. Uma sinapse e o nome dado a conexao existente entre neuronios. Nas conexoes sao atribuidos valores, que sao chamados de pesos sinapticos. Isso deixa claro que as redes neurais artificiais tem em sua constituicao uma serie de neuronios artificiais (ou virtuais) que serao conectados entre si, formando uma rede de elementos de processamento. Tendo uma rede neural montada, uma serie de valores podem ser aplicados sobre um neuronio, sendo que este esta conectado a outros pela rede. Estes valores (ou entradas) sao multiplicados no neuronio pelo valor do peso de sua sinapse. Entao, esses valores sao somados. Se esta soma ultrapassar um valor limite estabelecido, um sinal e propagado pela saida (axonio) deste neuronio. Em seguida, essa mesma etapa se realiza com os demais neuronios da rede. Isso quer dizer que os neuronios vao enfrentar algum tipo de ativacao, dependendo das entradas e dos pesos sinapticos.Existem varias formas de se desenvolver uma rede neural. Ela deve ser montada de acordo com o(s) problema(s) a ser(em) resolvido(s). Em sua arquitetura sao determinados o numero de camadas usadas (as camadas sao formadas por neuronios), a quantidade de neuronios em cada camada, o tipo de sinapse utilizado, etc. O aprendizadoO processo de aprendizagem das redes neurais e realizado quando ocorrem varias modificacoes significantes nas sinapses dos neuronios. Essas mudancas ocorrem de acordo com a ativacao dos neuronios. Se determinadas conexoes sao mais usadas, estas sao reforcadas enquanto que as demais sao enfraquecidas. E por isso que quando uma rede neural artificial e implantada para uma determinada aplicacao, e necessario um tempo para que esta seja treinada. Existem, basicamente, 3 tipos de aprendizado nas redes neurais artificiais:Supervisionado: neste tipo, a rede neural recebe um conjunto de entradas padronizados e seus correspondentes padroes de saida, onde ocorrem ajustes nos pesos sinapticos ate que o erro entre os padroes de saida gerados pela rede tenham um valor desejado;Nao-supervisionado: neste tipo, a rede neural trabalha os dados de forma a determinar algumas propriedades dos conjunto de dados. A partir destas propriedades e que o aprendizado e constituido;Hibrido: neste tipo ocorre uma "mistura" dos tipos supervisionado e nao-supervisionado. Assim, uma camada pode trabalhar com um tipo enquanto outra camada trabalha com o outro tipo.Aplicacoes para redes neuraisAs redes neurais artificiais podem ser aplicadas para resolver uma grande quantidade de problemas. Um bom exemplo de aplicacao sao softwares de reconhecimento de voz, que precisam aprender a conhecer a voz de determinadas pessoas.