Umjetne neuronske mreže razvijene su na temelju funkcija ljudskog mozga kao mehanizma obrade. Neuralne aplikacije koje su evoluirale iz ove tehnologije su mnoge i raznolike. Koriste se za poboljšanje performansi u područjima kao što su virtualna stvarnost i rudarenje podataka, gdje postojeća tehnologija obično zaostaje. Neuralne aplikacije također se koriste u industrijama od financijskog sektora do medicinske industrije.
Brojni čimbenici utječu na aplikacije za koje je umjetna neuronska mreža najprikladnija. Struktura i dinamika mreže kao i način na koji mreža uči igraju ulogu u definiranju sposobnosti ovih aplikacija. Četiri osnovne kategorije pomažu definirati zadatke i potencijalne vrste aplikacija za neuronske mreže.
Aproksimacija funkcija i obrada podataka slične su kategorije koje pokrivaju aplikacije kao što su analiza vremenskih serija i filtriranje podataka. Kategorija klasifikacije je jedna od robusnijih, sadrži aplikacije koje izvode prepoznavanje uzoraka i sekvenci. Konačno, robotika je posebna kategorija. Robotske neuronske aplikacije pomažu u svemu, od mobilnosti do manipulacije.
Jedna mreža može poslužiti mnogim neuronskim aplikacijama, budući da su programi dizajnirani da budu prilagodljivi i uče kao dio programiranja. Industrijske primjene uključuju zadatke kao što su predviđanje razine jezera ili akumulacija, pomoć u kontroli zračnog prometa i optimizacija kemijskih procesa. Tvrtke mogu koristiti neuronske mreže kako bi olakšale proces zapošljavanja analizom kandidata i predviđanjem njihove izvedbe ili analizom baze podataka kupaca kako bi pomogle u određivanju marketinških grupa. Optičko prepoznavanje znakova, poznato kao OCR, jedna je od najpoznatijih neuronskih aplikacija.
I financijska i medicinska industrija redovito koriste neuronske aplikacije. Financijske tvrtke koriste različite metode rudarenja i analize podataka, kao i sustave predviđanja. Sustavi automatiziranog trgovanja često integriraju neuronske aplikacije. Medicinska dijagnoza je druga primjena. Istraživanja, medicinska ili druga, također imaju velike koristi od uključivanja neuronske mreže za prepoznavanje uzoraka, obradu golemih količina podataka i izvođenje prediktivnih simulacija.
Neuralne aplikacije postupno postaju sve zastupljenije, posebno u razvoju robotike i virtualne stvarnosti. Različite metode strojnog vida i mobilizacije mogu se optimizirati ili kontrolirati. Strojno učenje igra veliku ulogu u oba polja omogućavajući robotima da nauče svoje okruženje i prilagođavajući okruženja virtualne stvarnosti gotovo trenutno na temelju interakcija korisnika. Kako s neuronskim mrežama postaje lakše raditi i postaju robusnije, neuronske aplikacije nastavit će se razvijati i pomagati nebrojenim poljima u zadacima koji su inače nezgrapni.