Postoji dosta različitih upotreba neuronskih mreža za prepoznavanje uzoraka koje uključuju prilično širok raspon industrija. Velik dio ove vrste posla obavlja se u prepoznavanju u komunikaciji, kao što je prepoznavanje glasa i prepoznavanje rukopisa, iako se može koristiti i za prepoznavanje lica. Prepoznavanje obrazaca također može biti važno za medicinska i poslovna područja, u kojima se takav softver može koristiti za dijagnosticiranje bolesti i analizu financijskih statistika. Također postoje aplikacije za korištenje neuronskih mreža za prepoznavanje uzoraka u područjima elektroničke zabave i provođenja zakona.
Korištenje neuronskih mreža za prepoznavanje uzoraka postalo je prilično popularno tijekom posljednjih nekoliko desetljeća, budući da je računalna tehnologija dovoljno napredovala da prihvati takve mreže. Umjetne ili sintetičke neuronske mreže vrsta su programa umjetne inteligencije dizajnirane da oponaša ili replicira način na koji biološki neuroni u ljudskom središnjem živčanom sustavu primaju i obrađuju informacije. Jedna od najboljih primjena koju su mnogi istraživači pronašli za ovu tehnologiju je korištenje neuronskih mreža za prepoznavanje uzoraka.
Neke od najčešćih upotreba neuronskih mreža za prepoznavanje uzoraka su prepoznavanje glasa i rukopisa. Brojni različiti softverski programi koriste prepoznavanje glasa, kao što su programi za razgovor u tekst i softver koji se koristi za automatizirane telefonske sustave. Postoje i programi za rukopis koji mogu analizirati pisani sadržaj i zatim taj rukopis pretvoriti u pisani tekst. Takvi se programi također mogu koristiti za analizu i prepoznavanje vokalnih uzoraka, rukopisa i lica iz slika i zvučnih datoteka učitanih u računalo, koje se može koristiti za identifikaciju ljudi na temelju takvih uzoraka.
Također postoje značajne primjene u medicini i poslovanju. Neuronske mreže mogu se koristiti za “učenje” uobičajenih simptoma raznih bolesti i zatim prepoznati te simptome kao obrasce za dijagnozu pacijenata. Slično, obrasci u poslovnim i financijskim trendovima mogu se analizirati kako bi se napravila predviđanja o performansama dionica ili potencijalnim budućim zaradama. Neke financijske upotrebe neuronskih mreža za prepoznavanje uzoraka također mogu uključivati analizu informacija o zahtjevima za zajmove ili kreditne ekstenzije.
Elektronička zabava, kao što je softver za igre, također može koristiti neuronske mreže za prepoznavanje uzoraka. To se često radi kako bi se stvorili realističniji ili inteligentniji protivnici u video igrama, a posebno je korisno za igre kao što je šah gdje prepoznavanje uzoraka često može ukazivati na najbolji potez za računalnog protivnika. Prepoznavanje uzoraka također može biti važno za korištenje u provođenju zakona, kao što je razvoj elektroničkih “nosova” koji mogu “nanjušiti” eksploziv. Ovi uređaji “uče” identificirati čestice u tragovima povezane s različitim vrstama eksploziva, a zatim mogu prepoznati njihovu prisutnost u paketu ili prtljazi.