Neuralni algoritam se obično odnosi na dio koda koji se koristi u neuronskom programiranju. Ovdje neuronska mreža simulira specifična ponašanja i atribute ljudskog mozga. Programeri govore o neuronskom programiranju kao procesu koji je evoluirao iz starijih sustava, gdje se današnja zajednica neuronskog programiranja gradi na principima umjetne inteligencije predstavljenim prije nekoliko desetljeća.
Neuralni algoritam je specifičan dio neuronskih sustava koji pomaže u olakšavanju jedne od većih uloga neuronskog softvera. Često omogućuje kombiniranje različitih podataka za specijalizirani rezultat, gdje neuronski algoritam ispunjava praznine slično kao što bi ljudski moždani proces učinio, na primjer, u ograničenom rasponu vida. U umjetnom neuronskom programiranju to se radi projiciranjem iz poznatih podataka kako bi se prikazao vjerojatni rezultat.
Mnoge postavke neuronskih algoritama uključuju uzimanje poznatog ulaza i dodavanje druge vrste “podataka o treningu” kako bi se dobio konačni rezultat koji kombinira oboje. Programeri pomno promatraju strojno učenje kako bi definirali koliko dobro njihovi neuralni algoritmi proizvode sposobnost računalnog programa za učenje. Osim toga, postoji širok raspon tipova neuronskih algoritama namijenjenih različitim ciljevima i implementiranih na različite načine.
Programeri često uključuju detaljne dijagrame koji pokazuju kako se svaka komponenta neuronskog algoritma uklapa u mješavinu. Oni se mogu objaviti u tisku ili na webu kako bi se pomoglo zajednici javnih programera da protumači što je jedan programer ili tim učinio s neuronskim algoritmom kako bi poboljšao dio softvera. Kao i svako programiranje, razvoj neuronskih algoritama uvelike se oslanja na konvencionalni jezik i kodiranje, standardnu dokumentaciju i jasnoću izvornog tima kako bi rezultat bio dostupan široj publici. Bez toga postaje teško prevesti izvornu namjeru i funkcionalnost algoritma ili programa.
Zajedno s temeljnim ulogama u poljima poput logistike i promatračkih znanosti, neuralne su aplikacije sada postale popularne na malo vjerojatnim mjestima. Jedan od njih je u konjskim utrkama, gdje programeri računalnih programa sada tvrde da se neuronski algoritmi mogu koristiti za učinkovito predviđanje ishoda. Iako su ove vrste korištenja slične ostalim uobičajenim praksama za dizajn neuronskog softvera, diskutabilno je koliko dobro neuronske aplikacije mogu predvidjeti određeni događaj. Interes za korištenje dizajna neuronskog algoritma za praćenje događaja bogatih podacima poput promjena na burzi dovoljno je velik da osigura da će neuronsko programiranje biti veliki dio budućih napora za razvoj računalnih programa koji pomažu ljudskim operaterima na specifične prediktivne načine.