Umjetne neuronske mreže su sustavi za obradu informacija temeljeni na prirodnim živčanim sustavima kao što je ljudski mozak. Sastoje se od mnogih pojedinačnih umjetnih neurona koji su međusobno povezani, mogu zajedno rješavati probleme i imaju sposobnost učenja. Rekurentna neuronska mreža (RNN) posebno podsjeća na ljudski mozak jer sadrži povratne petlje. To omogućuje signalima da putuju i naprijed i natrag, stvarajući složeniji i manje stabilan sustav. Rekurentna neuronska mreža je dinamična i, nakon svakog unosa, stanje sustava se kontinuirano mijenja sve dok ne postigne ravnotežu.
Ljudski se mozak može opisati kao biološke rekurentne neuronske mreže. Umjetna rekurentna neuronska mreža dijeli sposobnost mozga da uči procese i ponašanja. To nije moguće s metodama tradicionalnog strojnog učenja. Kao i druge vrste neuronskih mreža, rekurentna neuronska mreža je posebno dobra u prepoznavanju obrazaca i uočavanju trendova. Pronađen je niz potencijalnih upotreba za ovu vrstu računskog modela, uključujući prepoznavanje bolesti iz medicinskih skeniranja, modeliranje tjelesnih sustava, prepoznavanje govora i rukopisa i predviđanje burze.
Obično će se rekurentna neuronska mreža koristiti za rješavanje problema za koji se zna, ili se jako sumnja, da postoji neka vrsta odnosa između unosa podataka i nepoznatog izlaza. Mreža će biti osposobljena, ili će se sama osposobiti, da razradi taj odnos i pruži moguću izlaznu vrijednost. Rekurentna neuronska mreža sposobna je rješavati velike složene probleme u kojima neke vrijednosti nedostaju ili su oštećene. Njegova sposobnost učenja iz primjera čini ga moćnim i fleksibilnim te uklanja potrebu za stvaranjem algoritma za svaki određeni zadatak.
Rekurentne neuronske mreže mogu se opisati kao nelinearni alati za statističko modeliranje podataka. Prisutnost povratnih petlji znači da su to prilagodljivi sustavi, sposobni odgovoriti na promjene. Ponavljajuća neuronska mreža koja se koristi u području robotike može omogućiti robotu da uči iz iskustva, dopuštajući mu donošenje odluka o tome u kojem smjeru će krenuti kako bi dosegao cilj. Možda bi čak bilo moguće razviti znatiželju kod robota tako što bi se isplatilo usredotočiti se na stvari koje su nepredvidive, iako ne potpuno nasumične. Neki znanstvenici vjeruju da je svijest sama po sebi mehanički proces i da bi moglo biti moguće razviti svjesni oblik rekurentne neuronske mreže jednog dana, iako bi to dovelo do etičkih pitanja o pravima robota i strojeva.