Las redes neuronales artificiales se inspiran en las biológicas y fueron conceptualizadas por primera vez en 1943, simulando circuitos eléctricos. Estas redes permiten procesar grandes cantidades de datos, aprender y ser entrenadas, y se usan en reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes y predicciones. El perceptrón simple de Rosenblatt de 1957 clasificaba datos, mientras que las redes multicapas tienen múltiples capas de neuronas entre entrada y salida.